深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，它为图像识别、目标检测、图像分割等领域带来了革命性的变化。以下是一些深度学习在计算机视觉中的应用实例：

图像识别

图像识别是深度学习在计算机视觉中最基础的应用之一。通过卷积神经网络（CNN）等模型，深度学习能够识别图像中的物体、场景和人物。

  • 应用实例：人脸识别、物体检测、场景分类等。

目标检测

目标检测是识别图像中的物体并定位其位置的技术。深度学习在目标检测方面取得了显著的成果，如Faster R-CNN、YOLO等模型。

  • 应用实例：自动驾驶、视频监控、智能安防等。

图像分割

图像分割是将图像中的物体或区域分离出来的技术。深度学习在图像分割方面也取得了突破性的进展，如U-Net、Mask R-CNN等模型。

  • 应用实例：医学图像分析、卫星图像分析、自动驾驶等。

深度学习资源

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