深度学习是当前机器视觉领域中最为活跃的研究方向之一，它通过模仿人脑的结构和功能来实现数据的高层次特征提取。然而，深度学习模型往往需要大量标注数据才能达到良好的性能，这就要求我们必须对图像进行准确而细致的标注工作。

在机器视觉培训过程中，我们可以采用一些先进的图像处理技术来提高训练效率和效果。例如，通过预处理步骤如归一化、去噪、锐化等，可以使得输入到网络中的数据更加清晰，从而帮助模型更好地捕捉特征。

另外，增强现实（AR）技术也可以被应用于机器视觉培训。在AR系统中，将虚拟信息叠加到真实世界中的图像上，可以帮助用户更直观地理解和操作复杂的场景。这对于需要精确识别物体位置和朝向等任务尤其有用。

为了提高模型泛化能力，我们还可以使用转移学习策略，即利用预训练过后的模型作为新任务的起点，并对其进行微调。这种方法能够有效地减少新的数据集所需的大量标注工作，同时保持了较好的性能。

此外，在实际应用中，由于环境变化或设备差异等原因，对某些场景下的检测效果可能会下降，因此，我们还需要开发出适应性强的一种算法，以便能够根据不同的条件调整自己的行为。这类算法通常涉及到动态优化参数或者使用多个子网络并行运行以适应不同环境的情况。

最后，随着硬件设施不断进步，如GPU计算能力的大幅提升，使得大规模神经网络在实际操作上变得更加可行。而且，一些专门针对机器视觉设计的小型嵌入式设备，也提供了更多灵活性的选择，使得这些技术能被广泛应用于各个行业，如自动驾驶汽车、智能监控系统等领域。