请详细描述深度学习的概念及其在计算机视觉领域中的应用。回答需要包含三个要点，并明确解释深度学习如何提高计算机视觉的准确性和可靠性。回答的字数控制在350字以内。
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深度学习是一种基于神经网络模型的技术，主要是模仿人脑神经元之间的信息传递和处理机制。对于计算机视觉领域而言，深度学习可以通过大量标记的数据集训练模型，从而在目标检测、图像分类、物体跟踪等方面实现高效预测。具体来说，深度学习在计算机视觉领域的应用主要体现在以下几个方面，且能显著提高计算机视觉的准确性和可靠性：

1. 图像分类：深度学习可以通过卷积神经网络等模型处理图像数据，识别图像中的物体类别。将模型进行多层叠加设计，从而发现图像中的基础特征，如边缘、图案等，再由浅入深地提取全局特征，逐步获得完整的分类标签，有效去除噪声，使分类更加准确。

2. 目标检测：基于深度学习的检测模型如Faster R-CNN、Yolo等，可以准确定位和分类复杂背景下的目标物体。这些模型通过金字塔和Anchor机制实时处理不同的区域和尺寸，配合深度学习模型提取特征，使检测器能够适应不同难度的目标，减少误检漏检，提高物体检测准确度。

3. 生成对抗网络：以生成对抗网络为代表的深度学习方法可以通过 Generative Adversarial Networks（GAN）自行生成新的图像。且往往用于增强样本数据，扩充数据集适应不同场景，优化网络模型，使得计算机视觉模型能够处理大数据量，提高鲁棒性。同时，在生成对抗网络中，进过相互作用，生成器和判别器同步地逐步精进对图像的表达与分类能力。
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