欢迎进入计算机视觉的高级领域！本页面将带你探索更复杂的技术与应用场景，包含以下核心主题：
1. 深度学习模型架构 🛠️
卷积神经网络 (CNN)
通过堆叠卷积层提取空间特征，适用于图像分类与物体检测循环神经网络 (RNN)
处理序列数据，常用于视频分析与时序动作识别Transformer 模型
基于自注意力机制，推动目标检测与图像生成技术突破
2. 高级图像处理技术 📷
图像增强
使用对抗生成网络（GAN）进行风格迁移与超分辨率重建三维重建
通过多视角图像计算物体几何结构，可参考 三维建模教程 深入学习光流估计
分析视频中物体运动轨迹，常用于动作识别与机器人导航
3. 实时视觉系统开发 🔧
YOLO 系列算法
实现毫秒级目标检测，适合安防监控等场景OpenCV 高级 API
掌握图像金字塔、霍夫变换等底层实现原理视觉SLAM技术
结合IMU与视觉数据实现机器人自主导航
4. 行业应用实践 🏭
医疗影像分析
使用U-Net进行肿瘤分割，提升诊断效率自动驾驶视觉系统
包含车道线检测、行人识别等关键模块增强现实 (AR)
通过特征匹配实现虚拟物体与现实场景的融合
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