深度学习是一种机器学习的分支，它使用具有多个中间层（隐藏层）的神经网络模型，通过大量的数据来训练模型，从而实现模式识别和特征提取的能力。深度学习的核心是神经网络的设计和优化。

计算机视觉是通过计算机对图像和视频进行分析和理解的一门技术。它涉及到图像处理、模式识别、计算机图形学、机器学习等多个学科。计算机视觉的目标是使计算机具有人类类似的视觉能力，能够自动识别、分类、分割、跟踪和理解图像中的内容。 download:kuxueit.cn/8568/

深度学习在计算机视觉中有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：

图像分类：使用深度学习模型，将输入的图像分为不同的类别，如识别图中的动物、车辆、人物等。

目标检测：通过深度学习模型，检测图像中的特定目标，并给出其位置和边界框，如人脸检测、物体检测等。

图像分割：将图像分割成不同的区域或对象，如语义分割、实例分割等。

图像生成：使用深度学习生成模型，生成逼真的图像，如生成对抗网络（GAN）。

图像风格迁移：通过深度学习模型，将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，实现图像的艺术化处理。

在深度学习与计算机视觉领域，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、注意力机制等。同时，也有一些流行的深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，可以用于构建和训练深度学习模型。

深度学习与计算机视觉的结合为图像处理和理解带来了革命性的进展，使得计算机能够更好地理解和利用图像信息，广泛应用于图像识别、智能监控、无人驾驶、医学影像分析、人脸识别等领域。