计算机视觉（CV）与深度学习的结合，让机器能够"看懂"图像和视频。以下是核心应用场景与技术解析：
1. 典型任务领域
目标检测 🎯
使用YOLOv8等算法实现实时物体识别，如人脸识别、车牌定位图像分类 📎
通过ResNet、EfficientNet等模型对图片内容进行自动归类语义分割 🧩
像Cityscapes数据集中的像素级分类，广泛应用于自动驾驶领域姿态估计 👐
OpenPose等技术可识别人体关键点，用于动作分析与虚拟现实
2. 技术演进路线
| 时期 | 代表模型 | 特点 |
|---|---|---|
| 2012年前 | AlexNet | 首次突破ImageNet |
| 2014-2017 | VGG, ResNet | 深层网络结构优化 |
| 2017-2020 | DenseNet, EfficientNet | 参数效率提升 |
| 2020至今 | Vision Transformer, Swin Transformer | 注意力机制革新 |
3. 学习资源推荐
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深度学习在CV领域的应用仍在快速发展，建议持续关注前沿技术动态 👀
（图片关键词：计算机视觉_深度学习_卷积神经网络_目标检测_图像分类）