深度学习通过应用神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），使计算机视觉成为可能，从而分析和解释视觉数据。这些算法由多个层组成，以分层阶段处理图像。早期层检测简单模式，如边缘和纹理，而更深层则识别更复杂的结构，如形状和物体。通过在大型标记图像数据集上训练，这些深度学习模型学习识别与手头任务相关的特定特征，如图像分类或物体检测。
深度学习在计算机视觉中的主要优势之一是能够自动提取特征。传统上，开发者必须手动创建特定算法来识别特征，这既耗时又受限于人类的洞察力。使用深度学习，CNN能够直接从图像的原始像素中自动学习最相关的特征，从而实现更灵活、更强大的图像识别能力。例如，经过数千张标记的猫和狗的图像训练后的模型，可以在没有任何预定义规则的情况下，仅通过接触数据来学习区分这两者。
在实际应用中，深度学习显著增强了人脸识别、自动驾驶和医学图像分析等领域的能力。例如，在人脸识别系统中，深度学习算法能够有效地检测和识别人脸，在不同的条件和角度下利用在不同数据集上学习到的模式。在自动驾驶车辆中，计算机视觉系统使用深度学习来处理和对周围环境作出反应，识别行人、交通标志和其他车辆。这些进展展示了深度学习如何将计算机视觉从手动处理转变为自动化处理，从而带来更准确和高效的结果。