深度学习已成为推动计算机视觉技术革新的核心力量，以下为关键应用场景与技术概述：

1. 图像分类

通过卷积神经网络（CNN），深度学习可自动识别图像内容，例如：

  • 应用场景：医学影像分析、商品识别
  • 技术优势：超越传统方法的准确率
图像识别_技术

2. 目标检测

结合区域卷积神经网络（R-CNN）系列与YOLO算法，实现对图像中多个目标的定位与分类：

  • 典型模型：Faster R-CNN、SSD、YOLOv8
  • 实际应用：自动驾驶、安防监控
目标检测_应用

3. 语义分割

利用全卷积网络（FCN）和U-Net架构，对图像像素级标注：

  • 行业价值：智慧城市、遥感图像分析
  • 技术特点：结合编码器-解码器结构
语义分割_技术

4. 图像生成与增强

通过生成对抗网络（GAN）实现图像合成与风格迁移：

  • 创新方向：AI艺术创作、数据增强
  • 代表技术：StyleGAN、CycleGAN
图像生成_技术

如需深入了解深度学习在其他领域的应用，可访问 深度学习应用案例 进行探索。