計算機視覺作為人工智能領(lǐng)域最具實踐性的核心分支，其核心使命是讓機器“看見”并“理解”物理世界，實現(xiàn)從圖像像素到語義信息的轉(zhuǎn)化。在深度學(xué)習(xí)興起之前，計算機視覺領(lǐng)域歷經(jīng)數(shù)十年探索，始終被困在“人工設(shè)計特征+傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)”的框架中，難以突破復(fù)雜場景的應(yīng)用瓶頸，底層邏輯的局限性使其無法真正模擬人類視覺系統(tǒng)的感知與理解能力。2012年，AlexNet在ImageNet圖像分類競賽中以15.3%的錯誤率碾壓傳統(tǒng)方法，宣告深度學(xué)習(xí)正式開啟計算機視覺的新時代，不僅推動了技術(shù)性能的指數(shù)級提升，更從根源上重構(gòu)了計算機視覺的底層邏輯——從“人工定義特征”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動自主學(xué)習(xí)”，從“局部片段分析”轉(zhuǎn)向“全局語義建?！?，從“單一任務(wù)優(yōu)化”轉(zhuǎn)向“多任務(wù)協(xié)同感知”。本文將系統(tǒng)梳理深度學(xué)習(xí)時代計算機視覺底層邏輯的重構(gòu)核心、分階段演進脈絡(luò)，剖析支撐邏輯演進的關(guān)鍵技術(shù)突破，結(jié)合產(chǎn)業(yè)落地場景解讀演進價值，并展望未來的發(fā)展趨勢，全面呈現(xiàn)計算機視覺在深度學(xué)習(xí)賦能下的變革與成長。