欢迎来到「深度学习在计算机视觉中的应用」专题！以下是核心内容概览：
🔑 深度学习基础
- 核心概念：通过多层神经网络学习数据特征，适用于图像处理、目标检测等任务
- 关键算法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer
- 训练要点：数据增强、迁移学习、模型评估指标（如mAP、IoU）
🧰 常用框架
| 框架 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 强大的计算图框架，支持分布式训练 | 官方教程 |
| PyTorch | 动态计算图，适合研究场景 | 快速入门 |
| Keras | 高层API，简化模型构建 | CV案例 |
📌 典型应用案例
- 目标检测：YOLOv8 / SSD / Faster R-CNN
- 图像分类：ResNet / VGG / EfficientNet
- 语义分割：U-Net / DeepLabV3
- 生成对抗网络：StyleGAN2 / CycleGAN
📚 推荐学习路径
📷 图片展示
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