深度学习在计算机视觉中的应用 📌

计算机视觉是人工智能领域的重要分支，深度学习技术（尤其是卷积神经网络）为其带来了革命性的突破。以下是核心知识点与实践指南：

基础概念 🔍

• 图像处理：通过滤波、增强等技术预处理图像数据
• 特征提取：CNN自动学习图像中的边缘、纹理等特征
• 目标检测：YOLO、Faster R-CNN等算法实现多目标识别
• 图像分类：使用预训练模型（如ResNet、VGG）进行分类任务

实战应用 📊

1. 经典案例

   • 手写数字识别（MNIST数据集）
   • 猫狗分类（Kaggle经典数据集）
   • 人脸识别（OpenCV + Deep Learning）

2. 工具链

   • 框架：TensorFlow、PyTorch、Keras
   • 数据集：CIFAR-10、ImageNet、COCO
   • 可视化：Matplotlib、OpenCV、TensorBoard

学习路径 🧭

1. 先掌握深度学习基础
2. 学习CNN结构与原理
3. 实践图像识别项目
4. 拓展目标检测与图像生成技术

如需深入理解，可参考深度学习在计算机视觉中的进阶应用。