深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述
深度卷积神经网络（DCNNs）是一种在计算机视觉应用中表现出色的技术。

自2012年以来，随着深度学习技术的发展，DCNNs在图像识别、图像分析、视频分析以及机器学习等领域的应用更加普遍和广泛。

本文通过梳理DCNNs在计算机视觉中的基础理论和最新应用，总结深度学习带给计算机视觉领域的机遇和挑战，探讨普遍存在的问题和需要进一步研究的空间，以期为计算机视觉领域的进一步发展奠定基础。

DCNNs的研究历史可以追溯到1970年代的早期研究，但它的真正突破性表现要到2012年AlexNet横空出世时才出现。

AlexNet使用大量数据和大规模的GPU来训练8层的卷积网络，在ImageNet的大规模竞赛中取得了优异的结果。

随后，GoogleNet（2014）、ResNet （2015）、SqueezeNet（2017）等模型相继推出，不断提高了图像识别准确率，DenseNet（2017）提出了“连接每个层的每一层”的概念，从而使这种方法更加有效，而Inception-v4（2016）模型则将多种不同结构结合在一起，以提高准确率。

DCNNs不仅可以应用于图像识别，而且可以用于图像分析、视频分析和机器学习等领域。

计算机视觉的发展受到深度学习的极大支持。

当前，DCNNs技术给易于开发复杂应用的开发者带来了无限的可能性。

它们不仅可以让机器学习模型更容易地训练，而且可以为其他研究领域提供更好的方法。

DCNNs的应用可以使用户实现从原始图像中提取出关键信息的任务，从而辅助计算机视觉设计更智能、更有效的系统。

然而，DCNNs也存在一定的挑战。

最重要的挑战是数据集和算法的开发。

由于深度学习模型在训练时需要大量的训练数据，而现有的数据集往往不足以满足训练的需求。

此外，DCNNs的训练过程也需要与之相当的计算量，这也是其发展受到限制的一个重要因素。

另一个重要挑战是解决DCNNs模型对某一特定问题的过度拟合问题。

这类过度拟合问题限制了DCNNs模型的解决能力，必须通过学习技术来解决该问题。

综上所述，DCNNs在计算机视觉领域的应用显示出有惊人的潜力，正在以惊人的速度发展着。

然而，DCNNs的开发也存在一定的挑战，其中包括数据集开发和算法开发的挑战，还有DCNNs模型对具体问题的过度拟合挑战。

为了有效地解决这些问题，将来需要更多的技术研究，以支持DCNNs技术在计算机视觉领域的发展与应用。