深度学习在计算机视觉中的应用

💻 人工智能技术的快速发展使得计算机视觉成为热门领域，深度学习为图像识别、目标检测、图像生成等任务提供了突破性解决方案。以下是核心知识点与学习路径：

1. 核心概念

• 卷积神经网络（CNN）
  🧠 使用卷积层提取图像局部特征，如边缘、纹理等。点击查看CNN结构图
• 图像分类
  📷 通过深度学习模型（如ResNet、VGG）对图像内容进行识别，例如猫狗分类任务。点击查看案例
• 目标检测
  🔍 结合区域提议网络（RPN）和分类头，实现对图像中物体的定位与识别。点击查看示意图

2. 学习路径

1. 掌握Python基础与NumPy数据处理
2. 学习PyTorch/TensorFlow框架入门
3. 理解CNN原理与实现（推荐教程：深度学习基础）
4. 实践经典项目：手写数字识别、COCO数据集目标检测
5. 拓展研究：生成对抗网络（GAN）、图像分割（如U-Net）

3. 扩展资源

📚 深度学习实战：提供代码示例与实验环境配置
🛠 工具指南：包含Jupyter Notebook、CUDA加速等开发资源
🌐 行业应用：探索医学影像分析、自动驾驶等场景

📌 提示：建议从简单任务（如MNIST）逐步过渡到复杂项目，结合理论与实践提升技能！