在无人机产业链条中，深度学习作为人工智能的重要分支，正逐步成为无人机自主导航的关键技术，其在实际应用中仍面临诸多挑战，无人机在复杂环境下的数据收集与处理能力受限，如何高效、准确地从海量数据中提取有用信息，是深度学习模型训练的难点，模型的可解释性不足，难以对决策过程进行准确评估和优化，实时性要求高，如何在保证精度的同时，实现快速决策和响应，是当前深度学习在无人机导航中亟待解决的问题。
面对这些挑战，研究者们正积极探索新的算法和架构，如强化学习与深度学习的结合、轻量级网络设计等，以提升模型的泛化能力和计算效率，通过引入更多先验知识和领域知识，增强模型的可解释性和鲁棒性，为无人机在复杂环境下的自主导航提供更可靠的解决方案。
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深度学习为无人机自主导航带来突破性机遇，同时面临复杂环境适应与计算效率的严峻挑战。
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