深度学习在计算机视觉领域的应用非常广泛，包括图像成像、2.5D空间、3D空间以及环境理解等多个方面。
在图像成像方面，深度学习技术可以应用于图像修复、风格迁移以及超分辨率等领域。例如，DCGAN网络可以用于修复图像，CycleGAN则可以实现图像风格的迁移。在医学成像和卫星成像等领域，超分辨率技术也至关重要，SRCNN（Super-Resolution CNN）就是其中的一种应用。
在2.5D空间方面，通常将涉及2D运动或者视差的任务定义为2.5D空间问题。这类问题跳出了单纯的2D图像，但又缺乏3D空间的信息。
在3D空间方面，深度学习技术主要应用于机器人或者自动驾驶领域，将2D图像检测与3D空间进行结合。主要任务包括相机标定（Camera Calibration）、视觉里程计（Visual Odometry, VO）以及SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等。
环境理解是深度学习在计算机视觉中的主战场，相比传统算法，深度学习在环境的高语义理解方面优势更为明显。
此外，深度学习计算机视觉也是学术界研究的热点，相关的学术著作如《深度学习计算机视觉》等不断涌现，为该领域的研究者和从业者提供了重要的参考和学习资源。
总的来说，深度学习在计算机视觉领域的应用正在不断扩展和深化，未来随着技术的不断进步和创新，其应用场景和效果也将更加广泛和显著。