深度学习已经成为现代计算机视觉的基石，使机器能够以高精度解释视觉数据。 通过利用具有多层的神经网络，这些模型可以自动从图像中学习分层特征，从而无需手动特征工程。 应用范围从分类等基本任务到实时对象检测和医学图像分析等复杂场景。 下面，我们将探讨深度学习产生重大影响的三个关键领域。
一个主要应用是目标检测和分类。 卷积神经网络 (CNN) 广泛用于识别和定位图像中的对象。 例如，YOLO（You Only Look Once）和 Faster R-CNN 等模型可以实时检测多个对象，使其成为自动驾驶汽车和监控系统必不可少的工具。 在零售业中，这些模型通过识别货架上的产品来帮助跟踪库存。 ResNet 或 EfficientNet 等图像分类模型用于 Google 相册等平台，以根据内容对图像进行分类。 这些系统依赖于大型标记数据集和针对视觉数据中的空间层次结构优化的架构。
另一个关键领域是图像分割，它涉及将图像划分为有意义的区域。 U-Net 是一种 CNN 架构，擅长医学成像，可通过分割 MRI 扫描中的肿瘤或识别显微镜图像中的细胞结构。 自动驾驶汽车使用 Mask R-CNN 等分割模型来实时区分道路、行人和障碍物。 语义分割（标记每个像素）和实例分割（区分对象实例）对于需要精确空间理解的应用都至关重要。 这些模型通常将 CNN 与跳跃连接等技术相结合，以在升采样期间保留精细细节。
深度学习还支持面部识别和生成任务。 FaceNet 等系统将面部特征映射到身份验证的嵌入中，用于智能手机和安全系统。 生成对抗网络 (GAN) 创建合成图像，例如用于逼真的人脸的 StyleGAN 或用于样式转换的 CycleGAN（例如，将卫星图像转换为地图）。 在医疗保健领域，GAN 生成合成医疗数据以扩充训练数据集。 此外，视觉转换器 (ViT) 正在成为 CNN 的替代方案，通过对全局依赖关系进行建模，在图像字幕等任务中提供更高的性能。 这些应用突出了深度学习在解决分析和创造性视觉问题方面的多功能性。