丰富 内容：源于深度学习的兴起、算力的 提升、大型数据集的构建，促使计算机视觉技术进入新的发展阶段。与传统手工设计特征的方法相比，基于深度学习的方法能够避免冗长的手工设计过程，自动学习更具图像表征的深度信息。此外，实现了端到端的学习，在同一框架中融合特征提取与分类学习。

这些特点使得计算机视觉技术在图像识别、物体检测、场景理解等方面取得了重大突破。例如，在图像识别领域，基于深度学习的方法已经超越人类水平，成为当前最先进的技术之一。在物体检测领域，深度学习方法不仅能够准确地检测出物体的位置和类别，还能够对不同尺度的物体进行有效的检测。在场景理解领域，深度学习方法能够对图像中的语义信息进行理解和推断，进而实现对场景的自动理解和描述。

此外，基于深度学习的计算机视觉技术还广泛应用于智能交通、智能家居、安防监控、医学影像分析等领域。例如，在智能交通领域，深度学习技术能够实现车辆、行人、交通信号灯等目标的识别和跟踪，进而实现自动驾驶和交通管理。在医学影像分析领域，深度学习技术能够实现对