简介
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、语义分割等任务。通过神经网络的强大表达能力，我们能够从海量数据中自动提取特征并完成复杂视觉分析。
核心概念
卷积神经网络 (CNN)
通过卷积层提取局部特征，池化层降低空间维度，最终实现图像特征的层级化抽象。迁移学习
利用预训练模型（如ResNet、YOLO）加速新任务的训练，避免从零开始训练模型的高成本。数据增强
通过旋转、翻转、裁剪等操作扩充训练数据集，提升模型的泛化能力。
实践案例
图像分类
使用深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）训练模型识别CIFAR-10数据集中的物体。
点击查看代码示例
```python # 示例代码片段 import tensorflow as tf model = tf.keras.models.Sequential([...]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy') ```目标检测
通过YOLO或Faster R-CNN等算法实现对图像中物体的定位与分类。
扩展阅读
想要深入了解深度学习框架的使用？请访问 /community/abc_compute_forum/tutorials/deep_learning_framework 获取详细指南。
伦理与挑战
- 数据隐私
视觉数据可能包含敏感信息，需遵循相关法律法规（如《个人信息保护法》）。 - 模型可解释性
复杂的深度学习模型存在“黑箱”问题，建议结合可视化工具（如Grad-CAM）分析决策过程。
未来方向
随着大模型技术的发展，视觉-语言联合模型（如CLIP、BLIP）正在推动跨模态理解的边界。