深度学习在计算机视觉领域的最新进展：

1. **模型架构革新**：
- Transformer架构的成功引入，如Vision Transformer（ViT）和DETR（End-to-End Object Detection with Transformers），改变了传统CNN为主导的计算机视觉模型格局，提供了全新的特征学习和物体检测方法。
- MLP-Mixer和ResMLP等纯多层感知器架构也开始在图像识别任务中崭露头角，显示了深度学习模型架构的多样性。

2. **预训练模型与微调**：
- 大规模预训练模型（如ImageNet预训练模型）的基础上进行微调已成为主流实践。如BERT在NLP领域的成功启发了视觉领域的VisualBERT、ViLBERT等模型，它们在视觉-语言任务上取得了显著成果。
- Vision-Language预训练模型如CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）和DALL-E等模型通过跨模态训练，实现了令人惊叹的图像生成和理解能力。

3. **自监督学习**：
- 自监督学习技术不断发展，如MoCo（ Momentum Contrast）和BYOL(Bootstrap Your Own Latent)等无需人工标签即可学习图像表示，大大降低了对标注数据的依赖。

4. **半监督和无监督学习**：
- 半监督和无监督学习在小样本学习、域适应等问题上取得了进展，通过对比学习、聚类等技术提高模型在少量标注数据下的学习效能。

5. **弱监督学习**：
- 弱监督学习如图注点定位、边框框选等方法在目标检测任务中减少了对精确标注的需求，促进了模型在更大规模数据上的应用。

6. **三维视觉与视频理解**：
- 在三维重建、点云分析和视频理解领域，深度学习模型如PointNet、PointConv和SlowFast等不断刷新性能记录，提高了对三维空间信息和时间序列数据的理解能力。

7. **实时性与轻量化**：
- 为适应边缘计算和移动端应用，轻量级模型如MobileNet、EfficientNet以及TinyYOLO等致力于在保持较高精度的同时，大幅度减少模型大小和计算复杂度。

挑战：

1. **模型解释性与可信赖性**：
- 尽管深度学习模型在许多视觉任务上取得了显著的进步，但其黑盒特性限制了其在诸如医疗诊断、自动驾驶等高风险领域中的应用，提高模型的可解释性是一个亟待解决的问题。

2. **数据依赖性与偏见**：
- 深度学习模型的表现很大程度上取决于训练数据的质量和规模，如何减少对大量标注数据的依赖，以及避免模型学习到数据中的偏差和不公平性是重要的挑战。

3. **对抗攻击与安全性**：
- 深度学习模型在面对精心构造的对抗样本时，可能表现出错误的判断，如何提升模型对于对抗攻击的鲁棒性，确保视觉系统的安全性是一个热门研究方向。

4. **模型压缩与部署**：
- 虽然深度学习模型性能优秀，但由于其参数众多，模型尺寸大，部署在资源有限的设备上存在困难。模型压缩和加速技术仍有很大的提升空间。

5. **多模态融合**：
- 如何更好地融合多种感官输入（如视觉、听觉、触觉等）进行统一的多模态学习仍然是计算机视觉研究中的一个重要挑战。

总之，深度学习在计算机视觉领域不断取得突破性进展，但同时面临模型复杂性、数据依赖、解释性、安全性等诸多挑战，未来的努力方向将是如何在保证性能的同时，提升模型的稳健性、公平性和实用性。