深度学习计算机视觉综述结构指南：从范围到内容

确定结构的步骤如下：

1. 确定综述的范围和目的：首先需要确定你的综述要涵盖哪些方面的计算机视觉，以及你的目的是什么，是对最新研究进行总结还是介绍相关概念和应用。

2. 确定主要章节：根据你的综述范围和目的，确定主要章节的内容。对于深度学习方面的计算机视觉，你可以考虑以下章节：

• 简介：介绍计算机视觉和深度学习的基本概念和背景知识。
• 深度学习模型：介绍深度学习模型在计算机视觉中的应用，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
• 图像分类：介绍深度学习在图像分类中的应用，包括经典的ImageNet数据集和最新的COCO数据集。
• 目标检测：介绍深度学习在目标检测中的应用，包括基于区域的方法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）、基于单阶段的方法（YOLO、SSD）等。
• 语义分割：介绍深度学习在语义分割中的应用，包括FCN、SegNet、DeepLab等。
• 实践和应用：介绍深度学习在实践中的应用，例如自动驾驶、人脸识别、图像生成等。

3. 组织章节内容：在确定了主要章节后，需要组织章节内容，包括每个章节的子主题和具体内容。对于每个章节，你可以先列出需要介绍的子主题，然后再进一步细化每个子主题的内容。

4. 确定章节顺序和链接：在确定了每个章节的内容后，需要确定章节的顺序和链接。通常情况下，章节的顺序应该是逻辑上合理的，并且要注意章节之间的链接和衔接，确保整个综述的逻辑性和连贯性。

5. 编写和修改：最后，你可以根据确定的结构，开始编写综述的内容，并不断进行修改和完善，确保综述的质量和准确性。