摘要：深度学习正颠覆电磁超材料设计传统。传统方法依赖耗时仿真和专家经验，难以应对复杂需求。AI通过三大路径破局：1）替代仿真加速优化；2）直接根据目标生成结构；3）结合物理定律实现少数据设计。当前挑战包括模型泛化性差、可解释性不足等，但AI+超材料前景广阔，未来或实现跨尺度设计、结合量子计算等突破，为隐身衣、6G通信等前沿应用提供支撑。

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请注意，结合 YOLO 模型和双目相机需要一些领域专业知识，具体实现可能会受到应用场景、硬件设备和数据集的影响。深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）通常提供了在模型中处理深度信息的灵活性。