在计算机视觉中使用深度学习的主要陷阱之一是需要大型数据集。深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，需要大量的标记数据才能有效训练。在这些数据稀缺或难以获得的领域 (如医学成像) 中，这可能是一个重大障碍。缺乏足够的高质量数据会导致过度拟合，模型在训练数据上表现良好，但在新的、看不见的数据上表现不佳。这使得在不同的场景和数据集上推广模型的性能具有挑战性。
另一个挑战是训练深度学习模型所需的计算资源。例如，训练cnn需要大量的计算能力，通常需要使用专门的硬件，如gpu或云计算资源。对于可能无法访问这些资源的较小组织或个人开发人员来说，此要求可能是一个障碍。此外，培训过程可能很耗时，这对于期限紧迫或预算有限的项目可能不可行。高计算成本也会影响在实际应用中部署这些模型的能效。
最后，视觉中的深度学习模型通常缺乏可解释性。许多模型都像 “黑匣子” 一样运作，因此很难理解它们是如何做出特定决策的。缺乏透明度可能会带来问题，尤其是在医疗保健和自动驾驶等关键应用中，在这些应用中，了解模型的决策过程对于信任和问责制至关重要。开发人员需要意识到这些限制，并考虑采用增强模型可解释性的技术，例如注意力机制或可解释的AI框架，以确保模型可以被信任并有效地集成到实际应用中。