卷积神经网络（CNN）在机器视觉中起着至关重要的作用，它特别擅长处理图像和视频等数据，通过卷积层、池化层和全连接层等组成，能够逐层提取图像的高级特征，使模型更好地理解图像内容。具体作用如下：
1. 图像特征提取：
CNN通过卷积层对输入图像进行卷积操作，提取图像的空间信息，如边缘、纹理等低级特征。这些特征对于后续的图像理解和分析至关重要。
2. 图像分类：
CNN在图像分类任务中表现出色，它可以通过训练数据学习不同类别的特征表示，实现自动分类。例如，在ImageNet这样的基准数据集上，CNN的分类精度不断被刷新，取得了最佳性能。
3. 目标检测：
CNN能够有效地检测图像中的目标物体，并给出它们的位置和类别信息。一些流行的目标检测方法，如Faster R-CNN和YOLO，都采用了CNN作为基础模型，实现了高精度的目标检测。
4. 图像分割：
CNN还可以用于图像分割任务，将图像分割为不同的区域，实现像素级别的分类。这在医学图像处理、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
5. 提高模型性能：
CNN通过其特殊的网络结构，如局部感受野、权值共享等，提高了模型的处理效率和泛化能力。这使得CNN在处理大型图像数据集时，能够表现出优越的性能。
卷积神经网络（CNN）在机器视觉中发挥着举足轻重的作用，它通过高效的特征提取和分类能力，推动了计算机视觉领域的快速发展。
