🎯 深度学习在计算机视觉教程

🧠 基础概念入门

深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理视觉信息的方式，常见技术包括：

• 卷积神经网络（CNN）
  📌 卷积神经网络原理图

  

• 图像分类与目标检测
  📌 目标检测示意图

  

• 迁移学习应用
  📌 预训练模型使用场景

  

📚 常用框架实践

1. TensorFlow/PyTorch

   • 推荐学习路径：深度学习框架对比
   • 实战项目：图像增强、风格迁移、视频分析

2. Keras 实用工具

   • 快速构建模型：Keras 教程入口
   • 预训练模型库：模型 zoo 浏览

🧪 应用案例解析

• 医疗影像分析
  📌 肺部X光检测案例

  

• 自动驾驶技术
  📌 实时物体识别演示

  

• 工业缺陷检测
  📌 卷积网络部署示例

  

🌐 扩展学习资源

• 计算机视觉前沿技术
• 深度学习实战项目库
• AI伦理与安全指南

通过本教程可系统掌握深度学习在图像处理、视频分析等领域的核心方法，建议配合官方文档深入学习。