帮我重新润色下面这段文章：很高兴回答您的问题，以下是一篇我在预训练时使用的中文文章。


传统的计算机视觉系统需要为每个任务手动定义特征，然后将它们输入到分类器中。这些手动定义的特征很难在所有的图像和任务上都组合得好。随着深度学习的出现，我们现在可以使用卷积神经网络（CNNs）自动学习图像中的特征。不幸的是，这些模型需要大量的标注数据才能达到良好的性能水平，这使得它们难以应用于新任务和新领域。

预训练模型被设计用于在没有标注数据的情况下学习图像特征。这通常涉及到在一个大型数据集上使用有标注的数据来训练一个模型，然后使用这个已经训练好的模型在没有标注数据的任务上进行微调。这个微调过程通常会显著提高性能。

最近，人们已经开始使用无监督学习方法来预训练模型。这些方法基于假设，即在没有标注数据的情况下，我们可以使用图像中的内在结构来学习特征。这些方法通常涉及到在没有标注数据的大型数据集上训练模型。在这个过程中，模型学习了如何重新构建输入图像，同时学习图像的特征表示。这种方法称为自编码器，它在深度学习中被广泛使用。

预训练模型已经在许多计算机视觉任务中表现出色，包括图像分类，语义分割和对象检测。由于预训练模型需要较少的标注数据，因此它们在新任务和新领域中的应用变得更加容易。
以下是润色后的文章：

很高兴为您解答，下面是我在预训练时使用的中文文章。

传统计算机视觉系统需要手动定义特征并输入分类器进行任务处理。这些手动定义的特征难以组合适用于不同图像和任务。随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNNs）自动学习图像特征，但需要大量标注数据才能取得优秀性能，使其难以应用于新领域和任务。

预训练模型用于在无标注数据的情况下学习图像特征。这通常需要在一个大型的标注数据集上训练一个模型，然后在无标注数据的任务上微调已训练好的模型，以显著提高性能。

最近，人们开始使用无监督学习方法来预训练模型。这些方法基于假设，在无标注数据的情况下，可以使用图像中的内在结构来学习特征。这些方法常常在大型的无标注数据集上进行训练，模型在这个过程中学习如何重新构建输入图像并学习图像的特征表示。这种方法称为自编码器，在深度学习领域被广泛应用。

预训练模型在图像分类、语义分割和对象检测等计算机视觉任务中展现出优异性能。由于预训练模型需要较少的标注数据，所以在新任务和新领域中应用更加灵活。