深度学习在图像识别领域的应用和影响是巨大的。在深度学习中，神经网络利用训练集中的标注样本学习一个非线性函数，之后在测试时则将这个学习到的函数作用到图片像素上。训练集之外的信息则一点也没有被用到。虽然深度学习已经在图像识别方面取得了很大的成功，但是它还有一些挑战需要我们去面对。

深度学习在图像识别方面的应用现状主要体现在以下几个方面。首先，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），已经被广泛应用于图像分类任务。在ImageNet数据集上，目前的先进算法表现已经超过了人类。其次，深度学习也被应用于物体检测任务。例如，在PASCAL VOC物体检测基准测试中，检测器的性能从平均准确率30%飙升到了今天的超过90%。此外，深度学习还被应用于图像生成、图像修复等任务。

然而，尽管深度学习取得了很大的成功，但是在图像识别方面仍然有很多挑战需要我们去面对。首先，深度学习模型对于训练数据的质量和数量有很高的要求。但是，现有的数据集往往存在标注错误、视角不同、光照不同等问题，这会对模型的性能产生负面影响。其次，深度学习模型的可解释性差，往往被称为“黑箱”。这使得人们无法清楚地了解模型的决策过程和结果。最后，深度学习模型需要大量的计算资源和存储空间，这限制了其在实际应用中的广泛应用。

未来，深度学习在图像识别方面的发展方向主要有以下几个方面。首先，需要研究更加高效、准确的训练算法，以提高模型的学习能力和泛化能力。其次，需要研究更加可解释的深度学习模型，以使其决策过程更加透明化。最后，需要研究如何利用无监督或半监督学习方法，以减少对大量标注数据的依赖。

总之，深度学习在图像识别方面具有广泛的应用前景，但也面临着许多挑战。未来需要不断进行相关研究，以推动深度学习在图像识别方面的进一步发展。