深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，它使得机器能够识别图像、视频中的对象和场景，甚至进行图像生成。以下是一些关于深度学习与计算机视觉的要点：
卷积神经网络 (CNN)：CNN 是深度学习中用于图像识别的最常用模型，它能够自动学习图像中的特征。
迁移学习：通过将预训练的模型应用于新任务，可以大大减少训练时间和计算资源。
实时视频分析：深度学习使得实时视频分析成为可能，例如人脸识别、行为分析等。
图像生成：深度学习模型可以生成逼真的图像，如 GAN（生成对抗网络）。
深度学习在计算机视觉中的应用
- 目标检测：识别图像中的对象及其位置。
- 图像分类：将图像分类到预定义的类别中。
- 图像分割：将图像分割成不同的部分或对象。
- 人脸识别：识别和验证图像中的人脸。
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深度学习模型