CV算法与深度学习的关系

计算机视觉（Computer Vision, CV）算法和深度学习有着密切的关系。早期的CV主要依赖于传统的图像处理技术，如特征提取、模板匹配等。然而，随着计算能力的提升和大数据的爆炸式增长，深度学习逐渐成为CV领域的主导力量。

深度学习通过模仿人脑神经网络的工作原理，特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、循环神经网络(RNN)以及更复杂的架构（如Transformer），可以自动从原始像素数据中学习到高层次的特征表示，无需手动设计复杂的特征工程。深度学习在图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等领域取得了显著的进步，极大地推动了CV技术的发展。

例如，ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）的成功就是深度学习驱动的，其中AlexNet、VGG、ResNet等模型展示了深度学习在CV任务上的强大性能。如今，深度学习已经成为CV不可或缺的一部分，并引领着未来的研究方向。