深度学习在计算机视觉中的应用 📚👁️

深度学习已成为计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。以下是关于该主题的核心内容与资源推荐：

1. 核心技术概述

• 卷积神经网络 (CNN)：通过局部感知和权重共享机制，有效提取图像特征
• 迁移学习：利用预训练模型（如ResNet、YOLO）加速视觉任务开发
• 生成对抗网络 (GAN)：用于图像生成与风格迁移，例如DeepFakes技术

2. 推荐书籍

• 《深度学习》（花书）- 由Ian Goodfellow等撰写，系统讲解神经网络原理 [点击查看完整目录](/Books/DeepLearningBasics)
• 《计算机视觉：算法与应用》- 侧重实战代码与工程实现
• 《卷积神经网络实战》- 通过案例解析CV领域最新进展

3. 实践建议

• 学习路径：
  1. 掌握Python编程基础
  2. 熟悉PyTorch/TensorFlow框架
  3. 实践经典项目（如CIFAR-10分类）
• 工具推荐：
  • 🛠️ Jupyter Notebook 进行可视化实验
  • 🧠 Colab免费GPU 用于模型训练
  • 📊 TensorBoard 监控训练过程

4. 扩展学习

• 想深入了解计算机视觉与深度学习的结合点，可参考：
  《深度学习与计算机视觉结合指南》
• 阅读最新论文：
  • 《Vision Transformers》（ViT）
  • 《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》