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深度学习计算机视觉（Deep Learning Visual Perception, DVP）是指利用深度学习技术进行计算机视觉任务的一种方法。在DVP编程中，通常会涉及到使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来构建神经网络模型，以实现图像识别、目标检测、图像分割等视觉任务。 关键步骤： 数据准备：首先需要准备用于训练和测试的图像数据集，数据集的质量和多样性直接影响模型的性能。 模型选择：根据具体的任务需求选择合适的深度学习模型（如卷积神经网络，如ResNet、VGG、Mobile...