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图像处理领域曾长期由手工设计的特征提取算法主导，例如SIFT、HOG等，这些方法依赖于专家的先验知识，试图通过固定的数学公式来刻画图像中的关键信息。它通过多层非线性变换，实现了从原始像素到高级语义特征的端到端学习，使得机器能够自动发掘数据中隐藏的规律，从而在图像分类、目标检测、语义分割等核心任务上取得了突破性的进展。此外，生成对抗网络（GAN）和扩散模型等生成式模型的兴起，为图像超分辨率、风格迁移
