深度学习与计算机视觉是当前人工智能领域的热门话题。本教程将为您介绍深度学习在计算机视觉中的应用，包括基本概念、常用算法以及实际应用案例。
基本概念
- 深度学习：一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过多层神经网络对数据进行特征提取和学习。
- 计算机视觉：研究如何让计算机从图像或视频中提取信息，实现对图像的理解和处理。
常用算法
- 卷积神经网络（CNN）：一种适用于图像识别、分类等任务的深度学习模型。
- 循环神经网络（RNN）：一种适用于序列数据的深度学习模型，常用于视频处理、语音识别等领域。
- 生成对抗网络（GAN）：一种生成模型，通过对抗训练生成逼真的图像。
实际应用案例
- 图像识别：例如，人脸识别、物体识别等。
- 目标检测：例如，自动驾驶中的车辆检测、行人检测等。
- 图像分割：例如，医学图像分析、卫星图像分析等。
扩展阅读
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