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Deep Learning hat die Bildverarbeitung grundlegend von handgefertigten algorithmischen Pipelines in durchgängig erlernte Systeme umgewandelt, die in der Lage sind, die Leistung von Menschen bei Klassifizierungs-, Erkennungs-, Segmentierungs-, Generierungs- und Restaurierungsaufgaben zu übertreffen. Faltungsneuronale Netze ersetzen die jahrzehntealte Filterung, Schwellenwertbildung und Merkmalstechnik durch hierarchische Merkmalsextraktoren, die direkt von Rohpixeln durch Millionen von parametrisierten Filtern lernen, die über Gradientenabstieg trainiert werden.Dieser Paradigmenwechsel...

Deep learning has fundamentally transformed image processing from hand-crafted algorithmic pipelines into end-to-end learned systems capable of human-surpassing performance across classification, detection, segmentation, generation, and restoration tasks. Convolutional neural networks replace decades-old filtering, thresholding, and feature engineering with hierarchical feature extractors learning directly from raw pixels through millions of parameterized filters trained via gradient descent. This paradigm shift eliminates brittle cascade architectures where edge detection failure propagates...