🧠 深度学习技术近年来在计算机视觉领域取得了革命性突破，以下是一些关键应用场景：
1. 图像分类与目标检测
📸 卷积神经网络（CNN） 被广泛应用于图像分类，如识别猫狗等物体。
🚀 YOLO 等模型实现了实时目标检测，在安防监控中发挥重要作用。
🔗 了解更多关于目标检测技术
2. 图像生成与增强
🎨 通过生成对抗网络（GAN），可以生成逼真图像或进行图像风格迁移。
🔍 图像超分辨率 技术让低清晰度图像焕发生机，提升视觉体验。
🖼️ 查看GAN生成的创意图像示例
3. 自然语言处理与视觉结合
📝 视觉问答（VQA） 系统能根据图片内容回答相关问题，如探索VQA技术所示。
🎥 视频动作识别 通过分析视频帧序列，识别人物行为与场景变化。
技术挑战
🚧 数据标注成本高：高质量标注数据的获取仍需大量人工投入
💻 模型可解释性不足：黑箱特性限制了其在医疗等领域的应用
🔄 计算资源需求大：训练复杂模型需要高性能GPU/TPU支持
未来趋势
🔮 轻量化模型：如MobileNet等结构让边缘设备部署成为可能
🌐 多模态融合：结合语音、文本与视觉信息提升系统理解能力
📊 查看最新研究进展