1.背景介绍
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机自动识别和理解人类视觉中的图像和视频。深度学习是计算机视觉的核心技术之一，它借鉴了人类的思维和学习过程，通过神经网络模拟人类大脑中的神经元活动，实现了对图像和视频的自动处理和理解。
深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：
- 2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念，并开始研究深度神经网络。
- 2012年，Alex Krizhevsky等人使用深度卷积神经网络（CNN）赢得了ImageNet大赛，从而引发了深度学习的广泛关注。
- 2014年，Karpathy等人开发了LSTM（长短期记忆网络），为自然语言处理（NLP）和计算机视觉提供了新的方法。
- 2017年，Vaswani等人提出了Transformer架构，它的出现为NLP和计算机视觉等领域带来了革命性的变革。
本文将从CNN到Transformer的发展历程入手，详细介绍深度学习与计算机视觉的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将讨论深度学习在计算机视觉领域的未来发展趋势与挑战。
2.核心概念与联系
2.1 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习表示和特征，从而实现对复杂数据的处理和理解。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络，模拟人类大脑中的神经元活动，实现对输入数据的自动处理和理解。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-785405.html
深度学习的主要组成部分包括：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-785405.html
- 神经网络：是深度学习的基本结构，由多个节点（神经元ÿ
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