如今，计算机视觉面临着几个重大的局限性，主要与数据要求、计算约束以及现实场景中的鲁棒性有关。虽然深度学习的进步提高了性能，但实际部署仍然遇到开发者必须克服的障碍。
首先，计算机视觉模型严重依赖大量的标记训练数据。收集和标注数据集既耗时又昂贵，尤其是在小众应用中。例如，医学成像模型需要专家标记的 X 光片或 MRI 图像，而这些图像非常稀缺且生产成本高昂。即使有数据可用，训练数据中的偏差也可能导致泛化能力差。一个主要基于晴朗气候下汽车图像训练的模型，可能在多雾或下雪的条件下表现不佳，从而给自动驾驶汽车带来可靠性问题。诸如合成数据生成或迁移学习等技术有助于缓解这种情况，但通常会在准确性方面引入新的权衡。
其次，计算需求限制了边缘设备上的实时性能和部署。高分辨率图像处理需要大量的内存和处理能力，这使得在智能手机或嵌入式系统上高效运行模型具有挑战性。例如，监控系统的 4K 视频流中的物体检测通常需要通过模型压缩或量化来牺牲准确性以换取速度。开发人员必须平衡延迟、功耗和准确性——而诸如 transformers 之类的架构的日益复杂加剧了这个问题，这些架构功能强大但资源密集。
第三，模型难以应对环境变化和对抗性条件下的鲁棒性。光照、遮挡或不寻常角度的变化会大大降低准确性。如果用户戴着帽子或站在弱光下，人脸识别系统可能会失效。此外，对抗性攻击（对输入数据的微小、有意的扰动）可能会欺骗模型。例如，经过巧妙修改的道路标志可能会误导自动驾驶汽车。虽然诸如数据增强和对抗性训练等技术提高了弹性，但它们并不能完全消除漏洞。这些局限性在医疗保健或机器人等安全敏感应用中尤为关键，因为在这些应用中，失败会带来严重的后果。开发人员必须实施严格的测试和后备机制来解决这些差距。