深度学习赋能的图像识别革命带来了显著的技术进步和应用扩展，以下是关于这一革命的清晰分点表示和归纳：

一、技术革新

1. 特征提取的自动化：深度学习通过构建多层神经网络，能够自动从原始图像数据中提取出复杂的特征，这些特征对于图像的分类、检测、分割等任务至关重要。
2. 模型训练的优化：利用大量标注过的图像数据，深度学习模型能够学习到从图像特征到类别标签的映射关系，实现对图像的准确识别。这一过程中，模型的泛化能力和准确率得到了显著提高。

二、应用领域的扩展

1. 图像分类：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在ImageNet等大规模图像分类比赛中取得了极高的准确率，证明了其在图像分类任务中的强大能力。自动驾驶汽车就是一个很好的应用实例，通过图像分类模型识别道路上的各种物体。
2. 目标检测：深度学习模型通过结合区域提取与分类技术，能够在图像中准确定位并识别出多个目标。这一技术广泛应用于人脸识别、车辆检测等领域。
3. 语义分割：深度学习模型能够将图像中的每个像素进行分类，实现对图像的精准分割。这在自动驾驶、医疗影像分析等领域具有重要的应用价值。

三、性能提升

1. 准确率的提高：相比传统图像识别方法，深度学习模型的准确率得到了显著提高，能够更好地处理复杂多变的图像。
2. 处理速度的加快：随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习模型的处理速度不断加快，能够满足实时性要求较高的应用场景。
3. 模型复杂度的增加：随着深度学习技术的不断发展，模型复杂度不断提高，能够处理更复杂的图像特征和分类任务。

四、面临的挑战与问题

1. 数据隐私问题：大规模的数据集是训练深度学习模型的关键，但如何保护个人隐私成为了一个重要问题。
2. 模型可解释性差：深度学习模型的决策过程通常难以解释，这对于一些需要明确解释的应用场景来说是一个挑战。
3. 计算资源需求高：训练深度学习模型需要大量的计算资源，这对于一些资源有限的机构和个人来说是一个难题。

综上所述，深度学习赋能的图像识别革命带来了显著的技术进步和应用扩展，同时也面临着一些挑战和问题。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信深度学习将在图像识别领域发挥更加重要的作用。