深度学习在计算机视觉中的应用：如何选择合适的模型与框架

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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为计算机视觉领域的核心驱动力。计算机视觉是使计算机理解和分析图像或视频内容的技术，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安全监控、虚拟现实等多个领域。选择合适的模型和框架对于实现高效的视觉任务至关重要。本文将深入探讨深度学习在计算机视觉中的应用，并提供模型与框架选择的实用指南，以便于科研人员和工程师能更好地进行项目实施。 一、 深度学习与计算机视觉的结合 深度学习通过模拟人脑神经元的工作方式，利用多层神经网络从大量数据中自动提取特征。在计算机视觉中，深度学习的优势体现在以下几个方面： - 自动特征提取 ：传统的计算机视觉方法需要手动设计特征，而深度学习通过卷积神经网络（CNN）能够自动学习和提取图像特征。 - 处理复杂数据 ：深度学习能够 ………………………………