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目標檢測：深度學習能夠幫助識別并定位圖像中的不同物體，常用的目標檢測算法包括Faster R-CNN、YOLO等。
圖像分類：深度學習可以幫助對圖像進行分類，識別圖像中的不同類別，常用的圖像分類算法包括卷積神經網絡（CNN）。
圖像分割：深度學習可以對圖像進行分割，將圖像分成不同的區域或物體，常用的圖像分割算法包括Mask R-CNN、U-Net等。
人臉識別：深度學習在人臉識別領域有著廣泛的應用，能夠準確地識別人臉并進行驗證或識別。
圖像生成：深度學習可以用來生成逼真的圖像，如生成對抗網絡（GAN）可以生成逼真的藝術作品、人臉等圖像。
圖像超分辨率：深度學習可以幫助提高圖像的分辨率，使得圖像更清晰、更細致。
圖像風格轉換：深度學習可以將一幅圖像的風格轉換為另一幅圖像的風格，實現圖像的藝術化處理。
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