深度学习技术带来很多机遇和挑战。目前，一个很重要的问题就是怎么让深度学习技术应用更广泛，可以针对实际问题，把算法应用于实际场景中。武雷教授的课题组在计算机视觉方向一直处于国际领先水平，最近，他们针对深度学习中的一个非常关键的问题：如何用深度学习技术训练出有背景的模型，取得了重要的进展。
深度学习需要大量的标注数据进行训练，然后才能采用算法进行机器学习。这对于训练有背景的模型尤其重要。武雷教授和他的团队使用了自我监督的学习方法，针对有背景图片和没有背景图片进行有选择的训练。对于有背景图片，使用了标准的深度学习训练方法；对于没有背景的图片，使用了自我监督的方法，将难以获得标注的数据做有效利用。最终，他们成功地训练出具有较强泛化性的、可适应多个场景、克服噪声影响的深度学习模型。
这项研究解决了深度学习模型无法处理没有背景图片的问题，不仅有助于扩大深度学习技术的应用范围，也能让计算机视觉应用更加精准。未来，武雷教授和他的队伍将致力于更加深入地研究深度学习算法和应用技术，为机器学习的发展做出更大贡献。
