卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理和计算机视觉领域。它通过学习输入数据中的局部特征，对图像进行分类、物体检测、语义分割等任务。
1. 图像分类：图像分类是将图像归类到预定义的类别中。例如，我们可以训练一个CNN模型来识别猫和狗的图片。在这个任务中，CNN首先会通过卷积层提取图像的特征，然后通过池化层降低计算复杂度并保持重要的信息，最后通过全连接层将这些特征映射到各个类别上，从而完成分类任务。
2. 物体检测：物体检测不仅需要识别出图像中是否存在特定的对象，还需要定位出这个对象在图像中的位置。例如，我们可以训练一个CNN模型来检测图片中的行人。在这个任务中，除了使用卷积层和池化层来提取特征外，我们还需要使用回归层来预测物体的位置。
3. 语义分割：语义分割是对图像中的每个像素进行分类，使得具有相同语义的像素被赋予相同的标签。例如，我们可以训练一个CNN模型来分割出图片中的天空、草地、建筑物等部分。在这个任务中，我们通常会使用反卷积层（或者称为转置卷积层）来从低分辨率的特征图恢复到高分辨率的输出。
总的来说，卷积神经网络能够有效地处理图像相关的各种任务，其强大的表示能力和适应性使得它在图像处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用。
