请简要概括深度学习发展史

深度学习发展史可以分为三个阶段：第一阶段是神经网络的发展，第二阶段是深度学习的兴起，第三阶段是深度学习的应用。在第一阶段，神经网络被提出并得到了广泛的研究和应用，但是受限于计算能力和数据量的限制，神经网络的应用受到了很大的限制。在第二阶段，深度学习的兴起解决了神经网络的训练问题，使得神经网络的应用得到了极大的发展。在第三阶段，深度学习被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，取得了很大的成功。

相关问题

简要介绍关于深度学习的车道线检测

车道线检测是利用深度学习技术进行自动驾驶的一个重要步骤。在深度学习中，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行车道线检测。其基本思路是将输入的图像分为若干个小块，然后对每个小块进行卷积运算，从而提取出每个小块中的特征。接着将这些特征进行池化操作，缩小特征图的大小，最后通过全连接层进行分类或回归，得到车道线的位置。

在实际的应用中，车道线检测还需要考虑到图像的畸变、光照变化、天气变化等因素，因此需要采用一些特殊的技巧来提高检测的准确性和鲁棒性。例如，可以利用图像增强技术进行预处理，通过数据增强来扩充数据集，采用多任务学习来同时处理车道线检测和车道线类型识别等。

openmv巡线简要概括

OpenMV是一款基于MicroPython的开源机器视觉平台，专门用于嵌入式系统中的图像处理和计算机视觉应用。它具有小巧、高效、易用的特点，适用于各种机器视觉项目。

OpenMV巡线是OpenMV平台的一个常见应用之一，用于实现机器人或智能车辆在特定场景中沿着指定路径行驶。巡线通常使用黑色或白色的线作为路径标记，通过OpenMV的图像处理功能，可以实时检测并跟踪线的位置，从而控制机器人或车辆的运动。

在OpenMV巡线中，通常会使用图像处理算法来提取线的特征，并通过阈值分割、边缘检测等技术将线与背景进行区分。然后，根据线的位置信息，可以采取相应的控制策略，如PID控制算法，来使机器人或车辆保持在线的中心位置。

总结来说，OpenMV巡线是利用OpenMV平台的图像处理功能，实现机器人或智能车辆在特定场景中沿着指定路径行驶的一种应用。