在无人机技术的快速发展中，深度学习作为人工智能的重要分支，为无人机的自主导航、目标识别和决策制定提供了强大的技术支持，尽管深度学习在处理复杂环境、提高任务执行效率方面展现出巨大潜力，其在实际应用中仍面临一些“盲点”。
回答： 深度学习在无人机自主导航中的“盲点”主要体现在以下几个方面：
1、数据依赖性：深度学习模型高度依赖于大量高质量的标注数据，对于无人机而言，获取这些数据既耗时又昂贵，尤其是在复杂多变的环境中，数据不足或偏差可能导致模型泛化能力差，影响导航的准确性和鲁棒性。
2、计算资源限制：虽然深度学习模型在计算上日益高效，但实时性要求高的无人机仍面临计算资源有限的挑战，如何在有限的计算资源下实现高效、实时的决策仍是亟待解决的问题。
3、环境适应性：虽然深度学习模型在特定环境下表现出色，但面对未见过或极端的环境变化时，其泛化能力可能迅速下降，如何提高模型的鲁棒性和环境适应性，是确保无人机在复杂环境中安全、稳定运行的关键。
虽然深度学习为无人机自主导航带来了革命性的进步，但其数据依赖性、计算资源限制以及环境适应性等问题仍是当前技术发展中的“盲点”，需要进一步的研究和探索。
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