コンピューター・ビジョンのタスクにディープラーニングを組み込むには、以下のステップを踏む：

ディープラーニング・フレームワークを選択する：コンピューター・ビジョン用の一般的なディープ・ラーニング・フレームワークには、TensorFlow、PyTorch、Kerasなどがある。

データの取得と前処理：コンピュータビジョンのタスクに関連する画像の大規模なデータセットを収集し、データをトレーニング用に前処理する。これには、画像のトリミング、サイズ変更、正規化、補強などが含まれます。

モデル・アーキテクチャを定義する：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や領域ベース畳み込みニューラルネットワーク（R-CNN）など、タスクに適したディープラーニングアーキテクチャを選択します。

モデルをトレーニングする：分類タスクの場合はクロスエントロピー、回帰タスクの場合は平均二乗誤差など、適切な損失関数を使用して、前処理されたデータでモデルを訓練する。AdamやSGDなどのオプティマイザを選択し、学習中の進捗を追跡するためのメトリクスを指定します。

モデルを評価します：別のテスト・セットでモデルのパフォーマンスを評価し、ベンチマーク・パフォーマンスと比較して、モデルがうまく機能しているかどうかを確認します。これには、精度、F1スコア、Intersection over Union（IoU）などのメトリクスが含まれます。

モデルの微調整と改善評価結果に基づいて、ハイパーパラメータを調整したり、アーキテクチャを変更したり、より多くのデータを取得したりして、モデルを微調整する必要があるかもしれません。また、パフォーマンスを向上させるために、データ補強や転移学習など、さまざまなコンピュータ・ビジョン技術を試すこともできます。

モデルの配置：最後に、学習したモデルを本番環境に導入して、他のシステムと統合し、予測を行うことができます。要件とリソースに応じて、クラウド・プラットフォームまたはオンプレミス・ハードウェアを使用してモデルをデプロイできます。

コンピューター・ビジョンのタスクは複雑で、コンピューター・ビジョンとディープ・ラーニングの両方に対する深い理解と、コーディングと実験の経験が必要になることに注意することが重要です。
To integrate deep learning for computer vision tasks, you can follow these steps:

Choose a deep learning framework: Popular deep learning frameworks for computer vision include TensorFlow, PyTorch, and Keras.

Acquire and pre-process data: Gather a large dataset of images relevant to your computer vision task and pre-process the data to make it ready for training. This may include cropping, resizing, normalizing, and augmenting the images.

Define a model architecture: Select a suitable deep learning architecture for your task, such as a Convolutional Neural Network (CNN) or a Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN).

Train the model: Train the model on your pre-processed data using an appropriate loss function, such as cross-entropy for classification tasks or mean squared error for regression tasks. Choose an optimizer, such as Adam or SGD, and specify metrics to track progress during training.

Evaluate the model: Evaluate the model's performance on a separate test set and compare it to the benchmark performance to see if the model is working well. This may include metrics such as accuracy, F1 score, or Intersection over Union (IoU).

Fine-tune and improve the model: Based on the evaluation results, you may need to fine-tune the model by adjusting its hyperparameters, changing the architecture, or acquiring more data. You can also try different computer vision techniques such as data augmentation or transfer learning to improve performance.

Deploy the model: Finally, you can deploy the trained model in a production environment to integrate it with other systems and make predictions. You can deploy the model using a cloud platform or on-premise hardware, depending on your requirements and resources.

It's important to note that computer vision tasks can be complex and require a strong understanding of both computer vision and deep learning, as well as experience in coding and experimentation.