在人工智能领域，神经网络是一种强大的工具，它能够模拟人脑的工作方式，处理和分析大量的数据。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊的神经网络，它在计算机视觉任务中表现出色。
CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。这些层通过多层的堆叠，使得网络能够学习到图像的深层次特征。
1. 输入层：接收原始的图像数据。
2. 卷积层：这是CNN的核心部分。通过卷积操作，网络可以从原始图像中提取出局部的特征。这些特征被称为“感受野”，它们代表了网络关注的区域。
3. 池化层：为了降低计算量和防止过拟合，CNN会使用池化层来减少特征图的空间尺寸。池化操作可以采用最大池化、平均池化等方法。
4. 全连接层：将卷积层和池化层得到的特征进行融合，然后通过全连接层进行分类或回归。
5. 输出层：根据任务的不同，输出层可以是分类层或者回归层。
在计算机视觉任务中，CNN被广泛应用于图像识别、物体检测、图像分割等领域。例如，在图像识别任务中，CNN可以通过训练学习到不同类别的图像特征，从而实现对图像的分类。在物体检测任务中，CNN可以通过预测每个像素的位置，从而识别出图像中的物体。在图像分割任务中，CNN可以通过预测每个像素的类别，从而实现对图像的分割。
总之，CNN在计算机视觉中的应用非常广泛，它通过模拟人脑的工作方式，有效地从图像中提取出有用的特征，为各种计算机视觉任务提供了强大的支持。
