計算機視覺是研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息，理解內容並做出決策的科學。深度學習為計算機視覺提供了許多新的工具和方法，使計算機能夠更好地理解和分析圖像或視頻中的內容。
首先，深度學習可以幫助計算機視覺系統更好地識別和理解圖像中的物體。傳統的計算機視覺方法通常依賴於人工設計的特征提取算法，需要大量的人工調整和優化。深度學習可以通過學習大量的圖像數據，從圖像中自動提取特征，使計算機視覺系統能夠更準確地識別和理解圖像中的物體。
其次，深度學習可以幫助計算機視覺系統在更高層次上理解圖像。深度學習可以通過學習大量的圖像數據，建立復雜的神經網絡模型，從而對圖像進行分類、分割和生成。這些操作可以幫助計算機視覺系統更好地理解圖像內容，進行更高層次的圖像處理和分析。
此外，深度學習還可以幫助計算機視覺系統進行視頻分析。視頻由壹系列連續的圖像組成。通過深度學習技術，我們可以識別和理解視頻的每壹幀，從而對視頻進行分類、分割和跟蹤。這些操作可以幫助計算機視覺系統更好地分析視頻內容，並進行更復雜的視頻處理和分析。
最後，深度學習還可以幫助計算機視覺系統建立3D模型。三維建模是計算機視覺的壹個重要應用領域。通過深度學習技術，可以從二維圖像自動重建三維模型，讓計算機視覺系統更好地理解和處理三維空間中的物體和場景。
總之，深度學習在計算機視覺中起著非常重要的作用，它為計算機視覺提供了許多新的工具和方法，使計算機能夠更好地識別和理解圖像和視頻中的內容，進行更高層次的圖像處理和分析。