传统方法的局限性
在过去，机器视觉领域的研究主要依赖于统计模型和手工特征工程，这种方法虽然能够解决一些简单的问题，但对于复杂场景下的对象识别、图像分割等任务则显得力不从心。随着深度学习技术的发展，它为机器视觉带来了革命性的变化。
深度学习技术的兴起
深度学习是人工智能的一个分支，它模仿了人脑的大规模神经网络结构，以此来处理复杂数据，如图像、语音和文本。它通过多层次地提取特征，使得计算机能够更好地理解和解释输入数据。在机器视觉中，深度神经网络特别是在卷积神经网络（CNN）方面取得了巨大进展。
CNN在图像分类中的应用
CNN最著名的一种应用就是图像分类任务，其中包括物体识别。这项技术可以让计算机从一张图片中识别出各种不同的物体，并根据它们所属的类别进行分类。这种能力对于自动驾驶汽车、智能手机相册管理等领域至关重要。
分割问题与FCN
除了图像分类之外，另一个关键问题是图像分割，即将一幅图片划分成不同区域，每个区域代表不同的对象或背景。这通常涉及到二维空间上的目标检测，而全连接神经网络（FCN）提供了一种有效的解决方案。通过使用卷积核代替传统全连接层，FCN能够直接预测每个像素所对应的类标签，从而实现高质量的边界定位。
对抗样本与安全性挑战
然而，在深度学习系统达到高度性能时，也出现了一些新的挑战之一就是对抗样本攻击。当攻击者构造特殊类型的问题以欺骗模型，使其产生错误判断时，就会形成对抗样本。在安全性方面，对抗训练成为一种重要的手段，用来提高模型面对潜在威胁时仍能保持良好的性能。
未来的方向与前景
尽管存在这些挑战，但是未来看起来仍然充满希望。在未来的研究中，我们可以期待更多关于如何提升模型鲁棒性的工作，以及探索新的算法架构，比如三维卷积以及自监督方法。此外，与人类合作也是一个有趣的话题，可以使得AI系统更加灵活并适应更广泛的情境需求。
