随着科学技术的飞速发展，深度学习技术被应用于各个领域。人工智能的核心是模拟人的大脑思维实现自主学习与知识获取，在人类的视觉领域，物体的识别也随之变得愈发重要。
采用深度学习技术进行物体识别，能够实现无需过多人工干预就能通过训练，让计算机系统逐渐学习和理解相关知识。通过深度学习，计算机可以从大量数据中获得模式，进而判断和理解数据，具有非常广泛的应用前景。近年来，深度学习技术具有很高的热度，并被广泛应用于一些领域，比如：智能医疗、智能安防、智能家居以及人脸识别等。
利用深度学习去实现物体识别，目前常用的方法就是自然语言处理（NLP）技术。比如，TensorFlow是一个基于NLP的机器学习框架，DenseNet网络结构被广泛应用于物体识别，其主要特征就是学习过程中可以通过增加通道数进行过程优化，使得训练难度降低；另外，ResNet网络模型也可以被应用于物体识别，它在深度学习过程中使用残差架构，提升了模型的精度和效率。
要实现理念识别，目前常用的深度学习技术有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短时记忆网络（LSTM）等，这些技术在计算机视觉中有着广泛的使用。无论是通过增加深度，进一步优化算法，还是使用计算机视觉技术，我们都可以掌握深度研究物体识别的方法，理解各种深度学习理念，从而为行业发展做出贡献。