深度学习与计算机视觉是当前人工智能领域的两个热门研究方向。深度学习技术为计算机视觉提供了强大的算法支持，使得计算机能够更好地理解和解释图像信息。

深度学习在计算机视觉中的应用

  1. 图像识别 深度学习模型在图像识别任务中取得了显著的成果，例如卷积神经网络（CNN）在ImageNet竞赛中连续多年夺冠。

  2. 目标检测 目标检测是计算机视觉中的另一个重要应用，深度学习模型如Faster R-CNN、YOLO等在目标检测任务中表现出色。

  3. 图像分割 图像分割是将图像中的物体或区域进行划分的过程，深度学习模型如U-Net在医学图像分割等领域表现出色。

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深度学习神经网络