深度学习在计算机视觉中的应用 📊🤖

深度学习作为人工智能的分支，已广泛应用于计算机视觉领域。以下是一些典型应用场景：

1. 目标检测

通过卷积神经网络（CNN）识别图像中的多个物体，例如：

常见技术如YOLO、Faster R-CNN，可应用于安防监控、自动驾驶等场景。

2. 图像分类

利用深度神经网络对图像内容进行分类，例如：

经典案例包括ResNet、VGG网络，广泛用于电商商品识别、医学影像分析。

3. 图像生成

通过生成对抗网络（GAN）创建逼真图像，例如：

可用于艺术创作、虚拟试衣、数据增强等领域。

4. 自然语言处理（NLP）

深度学习与计算机视觉结合，例如：

在图像描述生成、视觉问答等任务中发挥重要作用。

5. 自动驾驶

深度学习处理道路感知与决策，例如：

结合目标检测、语义分割技术，实现车辆环境理解。

如需进一步了解深度学习的基础知识，可访问 深度学习入门教程。