数据收集与标注的困难

机器视觉系统依赖于大量高质量的训练数据来学习和泛化。然而，实际上在多个领域如医学图像、卫星图像等获取这些数据往往面临着诸多挑战。例如，在医疗领域，由于隐私和伦理问题，获取足够数量的标注好的病例图片是一个巨大的障碍。此外，对于一些特定的场景或物体，要找到合适的训练样本也是一项艰巨任务。

类别不平衡问题

在某些情况下，不同类别之间可能存在严重不平衡的问题，即某些类别中的样本数量远远超过其他类别。这会导致模型对大多数频繁出现的类别过分拟合，从而影响整体性能。在处理这种问题时，我们可以采用各种技术，如重采样（oversampling）、下采样（undersampling）以及生成新的虚拟正负样本等方法来尝试均衡化不同类别间的分布。

背景噪声与光照变化

实际世界中的环境通常伴随着复杂背景噪声，这对于识别算法来说是一个重大挑战。同时，由于光照条件可能发生变化，也会对模型性能产生影响。为了应对这些问题，可以设计更为健壮且灵活的网络结构，比如使用卷积神经网络（CNNs）以增强特征提取能力，并通过预处理技术调整不同光照下的图像以减少其对模型决策过程中所起到的影响。

实时性要求

对于需要实时操作的情境，如自动驾驶车辆、监控系统等，机器视觉系统必须能够快速响应并提供准确结果。在这样的应用中，延迟甚至是致命性的因素，因此我们需要优化算法，使其能够在极短时间内完成计算，同时保持较高准确率。

跨域转移学习

由于成本和资源限制，有时候我们无法获得足够多属于目标应用领域内特定类型的问题示例。但是，如果有其他相关领域或模仿场景可用，那么跨域转移学习就是一个有效的手段。这意味着可以利用已有的知识库进行预训练，然后再微调到具体任务上，以便在有限资源的情况下提高新任务上的表现。此外，还有研究者探索如何借助元学习将经验从一组源任务转移到目标任务，以实现更好的泛化能力。