深度学习的基础概念
深度学习是人工智能的一个分支，它模仿了人脑的结构，通过多层次的神经网络来处理和分析数据。这种方法在过去几十年中已经显著提高了图像识别、语音识别和自然语言处理等任务的性能。在机器视觉领域，深度学习特别有用，因为它能够自动提取特征并从复杂数据集中学习。
传统机器视觉与深度学习对比
传统机器视觉通常依赖于手工设计的特征提取算法，这些算法需要大量的人类专家知识，并且对于新的场景或对象可能不够灵活。相比之下，深度学习可以自主地从大型数据集中学到模式，无需预先定义特征。这使得模型能够适应各种不同的环境和条件，从而提高了其泛化能力。
常见的深度学习架构
目前市场上有一些非常流行且成功使用在机器视觉中的深层神经网络架构，如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。CNNs特别擅长于图像分类任务，其核心组成部分是卷积层，它们能够检测图像中的空间局部模式。另一方面，RNNs则更适用于时间序列数据，如视频帧之间进行动作预测。
数据准备与增强策略
高质量训练一个有效的人工智能模型需要大量标注好的训练数据。如果没有足够数量或质量上的标注信息，那么即使最先进的模型也无法达到最佳效果。在这个过程中，我们可以通过旋转、缩放、裁剪以及颜色变化等方式来增强我们的训练集，使得模型更加鲁棒并能更好地适应实际情况下的挑战。
实现跨领域迁移效益
由于不同任务共享某种程度上的通用性，即便是在同一类型的问题上，也会发现一些通用的表示形式。利用迁移学习，可以借助于其他相关问题已经解决好的预训练模型，将其作为起点，然后微调以针对新问题进行优化。例如，在面部识别任务中，我们可以使用来自大规模数据库如ImageNet的大量已知物体图片作为辅助输入，以此来帮助提升准确率。
应用案例：自动驾驶车辆系统
随着技术不断发展，一些公司开始将这些理论应用到现实世界中，比如开发出能独立执行导航任务、高精准避障以及做出决策以保持安全状态的一代自动驾驶车辆系统。在这样的系统里，基于摄像头捕捉到的图像信息进行处理，是实现真正“看”道路功能所必需的一步，而这正是由现代计算设备支持下的高度发达版“机器视觉培训”产生结果之一。
