深度学习显著改变了计算机视觉系统的设计和应用方式，主要是通过自动化特征提取和提高各项任务的准确性。传统的计算机视觉依赖于手工设计的算法来检测边缘、角点或纹理，这需要领域专业知识，并且常常难以处理光照、角度或物体外观的变化。深度学习模型，尤其是卷积神经网络 (CNN)，直接从数据中学习分层特征。例如，CNN 可能在早期层中自动发现低层特征（如边缘），在中间层中发现中层模式（如形状），在更深层中发现高层表示（如整个物体）。这种端到端学习减少了手动特征工程的需求，提高了泛化能力，使系统能够处理多样的现实世界场景。
一个关键的进展是处理以前不切实际的复杂任务的能力。目标检测、实例分割和图像描述现在可以使用 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等架构以及 Vision Transformers (ViTs) 等基于 Transformer 的模型来实现。例如，Mask R-CNN 将目标检测与像素级分割相结合，适用于医疗影像分析等应用，需要识别精确的肿瘤边界。类似地，Transformer 通过建模帧之间的时间关系，扩展了视频理解的能力。这些模型在大规模数据集（如 COCO 或 ImageNet）上进行训练，这有助于它们识别不同上下文中的模式，从制造业中的缺陷识别到赋能自动驾驶车辆检测行人。
深度学习工具的易用性也使计算机视觉更加普及。TensorFlow、PyTorch 等框架以及 OpenCV 等库提供了预训练模型和模块化组件，使开发者无需从头开始即可构建解决方案。例如，迁移学习允许工程师使用小型数据集微调在通用图像上训练的 ResNet 模型，以执行植物病害分类等特定任务。GPU 和 TPU 等硬件的进步加速了训练和推理，使得实时应用（如智能手机中的面部识别）成为可能。尽管仍存在计算成本和数据需求等挑战，但灵活的架构、开源工具和可扩展的基础设施的结合，使得更广泛的开发者和行业能够接触到先进的计算机视觉。