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随着信息技术的快速发展，人工智能（AI）技术逐渐成为学术界和工业界的热门研究领域。近年来，深度学习作为AI的重要分支，已广泛应用于图像识别、自然语言处理以及医疗诊断等多个领域。本文旨在通过梳理相关文献，总结当前深度学习在计算机视觉领域的最新进展及其应用现状。

首先，卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的模型之一，在图像分类任务中表现出色。LeCun等人提出的AlexNet架构开启了现代深度学习的新纪元，并显著提升了图像分类准确率。随后，VGG、ResNet等更深层次的网络结构进一步优化了特征提取能力，使得模型能够更好地应对复杂场景下的识别挑战。此外，针对小样本问题，迁移学习与数据增强技术被引入，有效缓解了标注数据不足的问题。

其次，在目标检测方面，R-CNN系列算法从候选框生成到最终分类经历了多次迭代改进。Fast R-CNN和Faster R-CNN分别解决了速度与精度之间的平衡难题，而YOLO和SSD则以实时性见长，在视频监控等领域展现出巨大潜力。同时，基于注意力机制的方法如Transformer也被成功应用于检测任务，进一步提高了模型对重要区域的关注度。

再者，生成对抗网络（GAN）为图像生成提供了全新思路。Goodfellow等人的原始工作奠定了基础，之后StyleGAN系列模型通过引入风格控制参数实现了高质量的人脸合成效果。此外，扩散概率模型凭借其独特的生成过程吸引了越来越多关注，它能够在保持细节丰富的同时避免传统GAN容易出现的模式崩溃现象。

综上所述，深度学习技术正不断推动计算机视觉领域向前发展。然而，如何进一步提升模型泛化能力和降低计算成本仍是亟待解决的关键问题。未来的研究方向可能包括跨模态融合、弱监督学习以及隐私保护等方面，期待更多创新成果涌现。