基于机器视觉的物体识别与分类技术是一项重要的研究领域，已经在许多应用中发挥重要作用。这项技术的主要目标是让计算机系统像人一样识别和分类图像中的物体，其中深度学习方法已经取得了巨大成功。

以下是有关基于机器视觉的物体识别与分类技术的关键要点：

1. 深度学习的崛起： 深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNNs），已经在物体识别和分类中取得了显著的突破。这些网络能够自动学习图像中的特征，并具有出色的性能。

2. 数据集的关键性： 物体识别和分类的性能高度依赖于用于训练和测试的数据集。大型和多样性的数据集（如ImageNet）为深度学习算法的训练提供了基础。

3. 迁移学习： 迁移学习是一种有效的方法，将预先训练好的模型应用于新的物体识别任务。这减少了对大规模标记数据的需求，特别是在资源有限的情况下。

4. 特征提取： 物体识别的一部分是从图像中提取相关特征。CNNs已经证明能够自动提取这些特征，但传统的方法仍然在某些特定应用中有用。

5. 目标检测： 在物体识别中，目标检测是一个重要任务，它不仅能识别物体，还能定位它们在图像中的位置。许多目标检测算法结合了深度学习和传统的计算机视觉方法。

6. 实际应用： 基于机器视觉的物体识别和分类技术在各个领域中有着广泛的应用，包括自动驾驶汽车、智能家居、医疗影像分析、零售、农业和工业质检等。

7. 挑战： 物体识别和分类技术仍然面临一些挑战，如在复杂背景下的准确性、小样本学习、鲁棒性、隐私和伦理问题。

基于机器视觉的物体识别与分类技术将继续受到广泛关注和研究，因为它对自动化、智能系统和各种行业应用具有巨大潜力。深度学习的发展将继续推动这一领域的进步。