深度视觉无论是医疗诊断、无人车、摄像监控，还是智能滤镜，计算机视觉领域的诸多应用都与我们当下和未来的生活息息相关。近年来，深度学习技术深刻推动了计算机视觉系统性能的提升。计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是2012年ImageNet比赛，采用的模型是CNN。可以说，当下最先进的计算机视觉应用几乎离不开深度学习。其中最大的一个原因就是，图像数据的特征设计，即特征描述，一直是计算机视觉头痛的问题，而CNN成功在这一方面取得了突破。目前，计算机视觉中比较成功的深度学习的应用，包括人脸识别，图像问答，物体检测，物体跟踪。
