深度学习在图像识别中的突破与挑战主要体现在以下几个方面：

一、突破

1. 准确率的显著提升：深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）的提出和发展，使得计算机在图像识别方面的准确率大幅提升。这些模型能够自动学习图像的特征，从而在各种应用场景中展现出了巨大的潜力。
2. 广泛的应用场景：深度学习在图像识别领域的应用涵盖了多个方面，如人脸识别、物体检测、图像分割等。这些技术已经广泛应用于智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。
3. 技术的创新：除了CNN，深度学习还引入了生成对抗网络（GAN）等新技术，这些技术能够生成真实样本级别的图像，进一步拓宽了图像识别的应用领域。

二、挑战

1. 数据需求：深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，而在实际应用中，获取这些数据可能面临困难。手动标注数据不仅费时费力，而且容易出现标注错误的情况。
2. 计算资源：深度学习模型的训练需要大量的计算资源，包括高性能计算机和GPU等硬件资源。然而，目前大部分企业和研究机构的计算资源有限，难以满足大规模模型训练的需求。
3. 解释性：深度学习模型通常被认为是“黑箱”，其决策过程缺乏透明度。在一些需要可解释性的应用场景中，如医疗诊断和法律判决等，深度学习模型的缺乏解释性可能成为一个限制因素。
4. 处理小样本和不平衡数据的能力：深度学习模型在处理小样本和不平衡数据时表现较差。然而，在现实世界中，很多应用场景下的数据都是小样本和不平衡的。
5. 鲁棒性：深度学习模型通常对输入数据的微小扰动非常敏感，这使得其在面对一些对抗性样本时容易受到攻击。

三、未来发展方向

1. 小样本学习：研究者正在探索如何使用少量数据训练有效的深度学习模型，以降低数据需求。
2. 模型压缩：通过模型压缩技术，可以减少模型的大小和计算需求，使其更适合在资源受限的设备上运行。
3. 可解释性研究：提高模型的可解释性，使其决策过程更加透明，是当前研究的一个重要方向。

综上所述，深度学习在图像识别领域取得了显著的突破，但仍面临一些挑战。未来的研究需要解决这些挑战，以推动图像识别技术的进一步发展。