计算机视觉论文的论点和论证方式有哪些？

论点（一）：

⑴. 论证方式：基于深度学习的图像分类算法可以实现高准确率。

⑵. 示例: 在《Deep Residual Learning for Image Recognition》一文中，研究者通过提出残差学习架构，在ImageNet数据集上达到了目前最好的图像分类结果，证明了基于深度学习的图像分类算法的有效性。

论点（二）：

⑴. 论证方式：卷积神经网络（CNN）在图像分割任务中具有出色的性能。

⑵. 示例: 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》这篇论文中，作者提出了全卷积网络（FCN）用于语义分割，并在PASCAL VOC数据集上取得了领先的分割效果，验证了CNN在图像分割任务中的优越性。

论点（三）：

⑴. 论证方式：生成对抗网络（GAN）可以用于图像生成和图像修复任务。

⑵. 示例: 在《Generative Adversarial Networks》中，作者提出了生成对抗网络，通过生成器和判别器的对抗训练，可以生成逼真的图像，并且在图像修复任务中也取得了一定的效果。

论点（四）：

⑴. 论证方式：深度学习模型可以用于图像超分辨率重建任务。

⑵. 示例: 《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》这篇论文中，作者提出了使用GAN进行图像超分辨率重建的方法，相较于传统方法，能够生成更加真实的高分辨率图像。

论点（五）：

⑴. 论证方式：卷积神经网络可以用于人脸识别任务。

⑵. 示例: 在《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》一文中，研究者提出了一种基于深度学习的人脸识别方法，并在LFW数据集上取得了最好的识别准确率。

论点（六）：

⑴. 论证方式：图像风格转换可以通过卷积神经网络实现。

⑵. 示例: 《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》这篇论文中，作者提出了使用卷积神经网络进行图像风格转换的方法，并在各种风格转换任务上都取得了很好的效果。

论点（七）：

⑴. 论证方式：语义分割可以通过多尺度的卷积神经网络实现。

⑵. 示例: 在《Multi-scale Context Aggregation by Dilated Convolutions》一文中，研究者提出了一种基于空洞卷积的多尺度卷积神经网络，用于解决语义分割问题，并在多个数据集上取得了领先的结果。

论点（八）：

⑴. 论证方式：卷积神经网络可以用于实时目标检测。

⑵. 示例: 《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》这篇论文中，作者提出了一种实时目标检测框架YOLO，通过卷积神经网络实现了准确且实时的目标检测。

论点（九）：

⑴. 论证方式：图像语义分割可以通过注意力机制实现。

⑵. 示例: 在《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》这篇论文中，作者提出了一种使用注意力机制的U-Net网络，在胰腺图像语义分割任务中取得了良好的效果。

论点（十）：

⑴. 论证方式：深度学习可以应用于图像的自动标注和图像检索任务。

⑵. 示例: 《Tagger: Deep Unsupervised Perceptual Grouping》这篇论文中，作者提出了一种基于深度学习的图像标注方法，通过学习图像之间的相似性，实现了自动标注和图像检索任务。

论点（十一）：

⑴. 论证方式：循环神经网络（RNN）可以用于图像描述生成任务。

⑵. 示例: 《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》这篇论文中，作者提出了使用RNN来生成图像描述的方法，并在MSCOCO数据集上取得了优秀的图像描述生成结果。