计算机视觉是人工智能的热门领域之一，而深度学习（DL）的出现极大推动了其发展。以下是一些典型应用场景：
1. 图像分类
通过卷积神经网络（CNN），深度学习能准确识别图像中的主体。例如：
- 应用场景：医疗影像诊断、商品识别
- 技术亮点：ResNet、EfficientNet 等模型
2. 目标检测
在图像中定位并识别多个物体，广泛应用于安防和自动驾驶领域。
- 经典模型：YOLO、Faster R-CNN
- 实际案例：交通监控、人脸识别
3. 语义分割
对图像中的每个像素进行分类，用于场景理解。
- 应用方向：医学影像分析、地图构建
- 工具链：U-Net、DeepLab
4. 实例分割
结合目标检测与语义分割，精确分割单个物体的轮廓。
- 技术趋势：Mask R-CNN、Segment Anything Model
- 扩展阅读：深度学习框架选择指南
5. 姿态估计
识别人体或物体的关键点位置，常用于动作分析。
- 典型场景：运动捕捉、虚拟现实
- 图片示例：
6. 图像生成
利用生成对抗网络（GAN）合成逼真图像，如艺术创作或数据增强。
- 应用案例：虚拟偶像设计、风格迁移
- 图片关键词：
深度学习技术仍在快速演进中，探索更多前沿内容可访问 深度学习与计算机视觉专题。