機器視覺系統(tǒng)中常用的深度學習技術主要包括以下幾種：
1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）：
CNN是圖像分類中最流行的架構(gòu)，通過多層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，逐層提取圖像的高級特征，最終實現(xiàn)分類。它包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在圖像上滑動，提取圖像的局部特征；池化層對卷積層輸出的特征圖進行降維，減少計算量并增強特征的魯棒性；全連接層將池化層輸出的特征圖展平為一維向量，并通過全連接網(wǎng)絡進行分類決策。
2. 目標檢測模型：
目標檢測是指在圖像或視頻中，識別出目標物體所在的位置，并標注出其所屬的類別的任務。常用的目標檢測模型包括Faster R-CNN、YOLO和SSD等。Faster R-CNN通過在區(qū)域提議網(wǎng)絡中引入錨點來提高檢測速度；YOLO將目標檢測任務轉(zhuǎn)化為一個回歸問題，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡預測目標的類別和位置；SSD通過在每個特征層上應用不同大小和形狀的先驗框，從而實現(xiàn)對不同尺度目標的檢測。
機器視覺系統(tǒng)中還可能涉及其他深度學習技術，如圖像樣式轉(zhuǎn)移、圖像著色、影像重建、圖像超分辨率和圖像合成等，這些技術根據(jù)具體應用場景和需求進行選擇和應用。
機器視覺系統(tǒng)中常用的深度學習技術主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和目標檢測模型等，這些技術為機器視覺系統(tǒng)提供了強大的圖像處理和識別能力。
