深度学习通过使用多层神经网络自动从原始像素数据中学习分层特征，从而实现图像识别。 与依赖于手工制作的特征（如边缘检测器或纹理分析器）的传统计算机视觉方法不同，深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，通过连续的层处理图像，这些层提取越来越复杂的模式。 例如，第一层可能检测边缘或颜色梯度，中间层识别形状或纹理，更深层识别对象部分或整个对象。 这种分层方法允许模型构建图像的丰富表示，而无需手动特征工程，使其能够适应各种任务，例如面部识别或医学成像。
CNN 是大多数现代图像识别系统的骨干。 它们使用卷积层，其滤波器在图像上滑动以捕获空间模式，然后使用池化层来降低维度并保留基本特征。 例如，训练用于对动物进行分类的 CNN 可能会学习在检测到一层中的毛皮纹理和另一层中的腿或眼睛时激活的过滤器。 TensorFlow 或 PyTorch 等框架通过提供预构建的层和优化工具来简化这些架构的实现。 开发人员可以根据任务复杂性自定义网络深度（例如，具有 50 层的 ResNet）或宽度（例如，每层的滤波器数量）。 训练涉及提供带标签的图像（例如，“猫”或“狗”），并通过反向传播调整权重以最大限度地减少预测误差，通常使用 GPU 来加速计算。
实际应用利用迁移学习来减少训练时间和数据要求。 像 VGG16 或 EfficientNet 这样的预训练模型，在像 ImageNet 这样的大型数据集上训练，可以用较小的数据集针对特定任务进行微调。 例如，构建植物病害检测器的开发人员可以采用预训练模型，替换其最终分类层，并在农业图像上重新训练它。 诸如数据增强（旋转、翻转或裁剪图像）之类的技术有助于防止过度拟合。 现实世界的系统还包含后处理步骤，例如对象检测中的非最大抑制，以消除冗余边界框。 通过结合这些组件，深度学习为跨行业的准确且可扩展的图像识别提供了一个灵活的框架，从自动驾驶汽车到零售库存系统。