计算机视觉中的卷积神经网络(CNN)有什么特点及实际应用领域都有哪些？

卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域中的重要算法，具有以下特点：

1. 局部感知：CNN通过卷积层实现局部感知，能够捕捉图像中的局部特征，如边缘、纹理等。
2. 权值共享：卷积核在整个输入图像上滑动，共享权值，降低了模型的参数数量，提高了计算效率。
3. 空间金字塔结构：CNN通过多层卷积和池化，形成空间金字塔结构，能够捕捉不同尺度的特征。
4. 平移不变性：CNN具有平移不变性，即图像中的特征无论位置如何变化，CNN都能准确识别。
5. 强大的特征提取能力：CNN通过多层卷积和池化，能够提取出丰富的图像特征，适用于多种计算机视觉任务。

CNN的实际应用领域包括：

1. 图像分类：CNN能够将图像分为不同的类别，如猫、狗、鸟等。
2. 目标检测：CNN能够检测图像中的目标，如人脸、车辆等。
3. 语义分割：CNN能够将图像中的每个像素分为不同的类别，如道路、建筑、天空等。
4. 实例分割：CNN能够将图像中的每个像素分为不同的实例，如每个人、车辆、建筑等。
5. 图像生成：CNN能够生成新的图像，如艺术风格的图像、人脸等。
6. 图像修复：CNN能够修复图像中的缺陷，如修复老照片中的划痕、损坏等。

CNN在计算机视觉领域具有广泛的应用，能够有效地处理图像数据，提高图像识别和处理的效率。