卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的应用场景非常广泛，特别是在计算机视觉领域。以下是一些主要的应用场景：
图像分类：
CNN 在图像分类任务中表现出色，可以识别照片中的物体、动物、植物、场景等。例如，识别猫、狗、汽车、飞机等常见物体，或用于医学影像分析中的肿瘤、皮肤病变等识别任务。
目标检测：
除了识别图像中的物体，CNN 还可以定位这些物体在图像中的位置。这在自动驾驶、安防监控等领域中非常重要，例如检测车辆、行人、交通标志等。
图像分割：
图像分割任务要求将图像中的每个像素分配给一个或多个标签。CNN 在医学图像分析（如肿瘤分割）、自动驾驶（道路和障碍物分割）等领域中发挥着重要作用。
人脸识别：
CNN 能够学习人脸的特征表示，从而实现人脸识别、人脸验证和人脸检测等任务。这在安全监控、手机解锁、支付验证等领域中具有广泛应用。
行为识别：
CNN 也可以用于视频中的行为识别，如识别人类的行走、奔跑、跳跃等行为。这在体育分析、视频监控等领域中非常有用。
图像生成：
通过生成对抗网络（GANs）等变体，CNN 可以用于生成逼真的图像。这在艺术创作、虚拟试妆、图像修复等领域中具有潜力。
图像超分辨率：
CNN 可以用于图像超分辨率重建，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。这在医学影像、视频监控等领域中具有实际应用价值。
自动驾驶：
CNN 在自动驾驶系统中发挥着关键作用，用于识别道路标志、行人、车辆等障碍物，以及进行路径规划和决策。
医学影像分析：
CNN 在医学影像分析中得到了广泛应用，如肿瘤检测、器官分割、病变识别等。这有助于提高医生的诊断效率和准确性。
文字识别与光学字符识别（OCR）：
CNN 可以用于识别图像中的文字或字符，如车牌识别、文档扫描中的文字提取等。
自然语言处理中的图像描述生成：
虽然 CNN 主要用于图像领域，但它们也可以与循环神经网络（RNN）等结合，用于生成图像的描述性文本。
增强现实（AR）与虚拟现实（VR）：
CNN 在 AR/VR 领域中也有应用，如对象识别、场景重建等，以提供更丰富的用户体验。
随着技术的不断进步和算法的创新，CNN 的应用场景还在不断拓展。未来，我们有望看到 CNN 在更多领域发挥更大的作用。