1990年代末至2010年代初，LeCun等人提出的早期卷积神经网络开启了深度学习在视觉领域的新纪元，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。其中，大模型DLIA深度学习视觉检测成为了研究热点之一。大模型DLIA是由虚数科技搭建的基于深度神经网络的大规模机器视觉图像分析系统，旨在提高图像处理的精度和效率。该系统利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法对大量图像进行特征提取、分类和检测。

目前大模型DLIA深度学习视觉检测取得了令人瞩目的成就，但仍然面临诸多挑战：

1、数据需求：训练一个高性能的深度学习模型任需要标注数据，还好大模型DLIA深度学习视觉检测的线性流程界面省却了反复修改编程规则的步骤；

2、计算资源：大规模深度学习模型的训练和推理过程消耗巨大算力；

3、泛化能力：如何让模型适应不同光照条件、视角变化下的图像仍然是一个重要研究方向。

大模型DLIA深度学习视觉检测在过去十年间经历了飞速的发展并展现出巨大的潜力。虽然还存在一些亟待解决的问题，但我们有理由相信，随着科技的进步和创新的努力，这一技术将在更多领域发挥更大的作用，推动人类社会进入智能时代的新阶段。