计算机视觉与深度学习的异同

计算机视觉和深度学习都是人工智能领域的重要分支，它们之间有密切的联系，但也存在一些不同之处。

**相同点：**
1. **目标相似**：两者的目标都是使计算机理解、解释和处理图像或视频数据，以便执行各种任务，如图像分类、物体检测、人脸识别等。
2. **数据驱动**：都依赖大量标注数据进行训练，通过学习模式识别规律。
3. **深度学习技术应用**：深度学习中的卷积神经网络（CNN）已经成为计算机视觉领域的标准模型，比如AlexNet、VGG、ResNet等。

**不同点：**
1. **方法论基础**：计算机视觉更传统，早期依靠特征工程（如SIFT、HOG等）提取图像特征，然后使用机器学习算法（如SVM、决策树等）进行分类。而深度学习则直接从原始像素开始学习高级抽象特征。
2. **模型复杂性**：深度学习模型通常更复杂，层次更深，能够自动学习并提取多层次的特征，而传统计算机视觉方法需要人工设计每一层的特征提取器。
3. **性能提升**：深度学习在许多计算机视觉任务中取得了显著的性能提升，尤其在大规模数据和计算资源的支持下，其在某些任务上的表现超越了人类水平。
4. **计算资源需求**：深度学习模型训练和推理对计算资源的需求较高，尤其是对于GPU和TPU等硬件。

**相关问题--:**
1. 计算机视觉和深度学习在图像分类任务上的区别是什么？
2. 在实际应用中，何时会选择使用传统的计算机视觉方法，而不是深度学习？
3. 深度学习在计算机视觉领域的哪些突破对行业影响最大？