机器视觉和神经网络结合的例子

机器视觉和神经网络结合的例子有很多，其中一些包括：

1. 目标检测：基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等，可以对图像中的目标进行准确的检测和定位。

2. 图像分割：利用卷积神经网络（CNN）进行图像分割，如U-Net、Mask R-CNN等，可以将图像分成不同的区域并且对每个区域进行分类。

3. 人脸识别：基于深度学习的人脸识别技术，如FaceNet、DeepFace等，可以通过神经网络对人脸进行特征提取和匹配，实现高效的人脸识别。

4. 图像生成：生成对抗网络（GANs）是一种基于神经网络的图像生成方法，它能够生成逼真的图像，如DCGAN、CycleGAN等。

这些例子都是机器视觉和神经网络结合的典型应用，这些技术的发展在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、医学图像处理、智能安防等。