深度学习在CV领域的应用包括检测和分割。

深度学习在CV领域的应用包括检测和分割。

A、对

B、错

正确答案：A

答案解析：深度学习在计算机视觉（CV）领域有着广泛且关键的应用，检测和分割是其中重要的两个方面。

目标检测：深度学习能够让计算机在图像或视频中自动识别并定位多个不同类别的目标物体。例如在智能安防监控系统中，通过深度学习目标检测算法，如基于卷积神经网络（CNN）的FasterR-CNN、YOLO系列等模型，可以实时检测视频画面中的行人、车辆、异常行为等目标，并以矩形框等形式标记出它们在图像中的位置。这些算法利用大量带标注的图像数据进行训练，学习不同目标物体的特征模式，从而具备准确检测目标的能力。目标检测在自动驾驶中也至关重要，汽车需要通过摄像头图像检测周围的车辆、行人、交通标志等，为安全行驶做出决策。

图像分割：可将图像中的每个像素进行分类，划分到不同的目标类别或区域中。图像分割又分为语义分割和实例分割。语义分割旨在将图像按照语义类别进行分割，比如将一幅街景图像分割为道路、建筑物、树木、行人等不同类别区域，每个类别区域内的像素都被标记为同一类别。实例分割不仅要区分不同的语义类别，还要将同一类别的不同实例区分开来，例如在一幅包含多个人的图像中，不仅要识别出所有人，还要精确分割出每个人的具体轮廓。深度学习在图像分割中应用广泛，像U-Net、MaskR-CNN等模型，通过对大量标注图像的学习，能够有效地实现高精度的图像分割任务，在医学图像分析（如分割肿瘤区域）、卫星图像分析（如区分不同土地利用类型）等领域发挥重要作用。

所以，深度学习在CV领域的应用包括检测和分割，该说法正确。