機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域帶來了革命性的變革，使得計(jì)算機(jī)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化和高度準(zhǔn)確的視覺任務(wù)。這種結(jié)合主要體現(xiàn)在圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等多個(gè)方面。

1. 圖像分類：圖像分類是為圖像指定標(biāo)簽的任務(wù)，深度學(xué)習(xí)算法可以通過訓(xùn)練大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，自動(dòng)提取圖像中的特征，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像分類。例如，在交通領(lǐng)域，圖像分類可用于檢測汽車是否處于停車位，即停車位是否被占用。

2. 目標(biāo)檢測：目標(biāo)檢測是識(shí)別圖像中特定對象的位置和大小的任務(wù)。深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以有效地處理這類問題，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對圖像中目標(biāo)的精確檢測。

3. 語義分割：語義分割是一種更高級(jí)的視覺識(shí)別任務(wù)，它要求對每個(gè)像素進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)對圖像中不同對象的精確識(shí)別。深度學(xué)習(xí)算法，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在語義分割方面取得了顯著的成果，被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。

深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)相比，具有更高的準(zhǔn)確率和更強(qiáng)的靈活性。傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù)通常需要進(jìn)行特征提取和圖像分類等步驟，而深度學(xué)習(xí)算法則可以直接通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)這些功能，無需人工干預(yù)。

機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合使得計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，為各種視覺任務(wù)的解決提供了有力的工具。