深度学习在图像处理领域取得了突破性进展，成为计算机视觉任务的核心技术。本章将系统介绍深度学习在图像识别、目标检测、图像分割等关键应用中的原理与方法。主要内容包括：卷积神经网络(CNN)的基础架构与优化技巧；典型图像分类模型如ResNet、EfficientNet的设计思想；目标检测领域的YOLO、FasterR-CNN等算法；以及图像分割中的U-Net、MaskR-CNN等前沿技术。通过本章学习，读者将掌握深度学习处理图像问题的基本思路，并了解当前最先进的图像分析解决方案。