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目標檢測：深度學(xué)習(xí)能夠幫助識別并定位圖像中的不同物體，常用的目標檢測算法包括Faster R-CNN、YOLO等。
圖像分類：深度學(xué)習(xí)可以幫助對圖像進行分類，識別圖像中的不同類別，常用的圖像分類算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。
圖像分割：深度學(xué)習(xí)可以對圖像進行分割，將圖像分成不同的區(qū)域或物體，常用的圖像分割算法包括Mask R-CNN、U-Net等。
人臉識別：深度學(xué)習(xí)在人臉識別領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，能夠準確地識別人臉并進行驗證或識別。
圖像生成：深度學(xué)習(xí)可以用來生成逼真的圖像，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成逼真的藝術(shù)作品、人臉等圖像。
圖像超分辨率：深度學(xué)習(xí)可以幫助提高圖像的分辨率，使得圖像更清晰、更細致。
圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換：深度學(xué)習(xí)可以將一幅圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為另一幅圖像的風(fēng)格，實現(xiàn)圖像的藝術(shù)化處理。
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