Derin öğrenme, görüntü işleme alanında önemli gelişmelere öncülük etmiştir. Görüntü işleme, görüntülerden bilgi çıkarma, yorumlama ve işlemeyi içerir. Derin öğrenme modelleri, görüntülerdeki nesneleri, yüzleri, desenleri ve diğer özellikleri tanıyarak birçok alanda uygulanmaktadır.
Derin öğrenme modelleri, görüntü tanıma, nesne tespiti, görüntü sınıflandırması, görüntü segmentasyonu, görüntü oluşturma ve görüntü restorasyonu gibi görevler için kullanılmaktadır. Örneğin, derin öğrenme, otonom araçlarda görüntü işleme kullanılarak yol çizgisi belirleme, engel tespiti ve sürücüsüz sürüş sağlanabilir. Tıbbi görüntülemede, kanser teşhisi ve tıbbi görüntü analizi için kullanılabilir. Güvenlik sistemlerinde, yüz tanıma ve nesne tespiti için kullanılabilir.
Derin öğrenme modelleri, görüntü tanıma, nesne tespiti, görüntü sınıflandırması, görüntü segmentasyonu, görüntü oluşturma ve görüntü restorasyonu gibi görevler için kullanılmaktadır. Örneğin, derin öğrenme, otonom araçlarda görüntü işleme kullanılarak yol çizgisi belirleme, engel tespiti ve sürücüsüz sürüş sağlanabilir. Tıbbi görüntülemede, kanser teşhisi ve tıbbi görüntü analizi için kullanılabilir. Güvenlik sistemlerinde, yüz tanıma ve nesne tespiti için kullanılabilir.