传统方法的局限性
机器视觉定位技术是指通过摄像头或其他图像捕捉设备获取环境信息，并利用计算机视觉算法对这些信息进行分析，实现目标物体的位置识别和跟踪。传统方法主要包括基于特征点匹配、直方图投影等手段，但这些方法存在一定的局限性。它们往往依赖于复杂的手工设计特征提取器和分类器，这种方式不仅效率低下，而且难以适应各种不同的环境条件。
深度学习革命
随着深度学习技术的发展，特别是在卷积神经网络（CNN）的提出，它们为机器视觉领域带来了革命性的变化。深度学习可以自动从大量数据中学习特征，无需人为设计，而是能够通过优化过程自我调整，使得模型更加通用且鲁棒。在实际应用中，深层网络能够更好地处理图像数据，将其转换成有意义的语义信息，从而提高了定位精确度。
CNN结构与训练策略
在构建用于机器视觉定位的CNN模型时，一般会采用多尺度金字塔结构来处理不同大小和角度下的目标物体。此外，对抗训练（Adversarial Training）也被广泛使用，以增强模型对异常输入（如光线变化、遮挡等）的抵御能力。另外，使用批量归一化、激活函数选择等技巧，也有助于加速训练过程并提升最终性能。
数据集建设与标注问题
深度学习模型通常需要大量高质量数据进行训练，因此，在构建用于机器视觉定位任务的大型数据集时，对数据清洗、去噪以及正确标注具有重要作用。这要求在收集阶段就要考虑到未来可能遇到的各种场景，以及如何准确地将实例分割成不同类别，并给予相应的地理坐标或者空间关系描述。
实现跨域一般化能力
训练好的模型在新环境中的表现通常远未达到预期，这种现象称为“过拟合”。因此，要使得基于深度学习的机器视觉系统能够跨越不同的场景实现有效工作，就必须引入更多元化的样本来丰富原有训练集，同时探索新的损失函数设计和优化算法，以促进知识迁移能力。
硬件资源需求与能源效率
随着计算成本降低，硬件平台对于大规模并行计算提供了巨大的支持。但是，由于所需GPU数量庞大及能耗较高的问题，加上随之而来的热管理挑战，这些都成为了一项重大工程问题。而为了减少能源消耗，有研究者致力于开发更节能、高性能的人工智能芯片，如谷歌推出的TPU系列产品，为这一趋势提供了技术支撑。
