计算机视觉是人工智能领域的重要分支，涉及让机器理解和解释视觉信息。随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉取得了显著突破。从早期的图像处理技术到现代的深度学习模型，计算机视觉的应用范围已从简单的图像分类扩展到目标检测、图像分割、人脸识别等复杂任务。

卷积神经网络（CNN）是推动计算机视觉进步的核心技术之一。其设计灵感来源于生物的视觉处理机制，通过卷积层、池化层和全连接层构建多层网络结构，能够有效提取图像中的空间特征。CNN的核心优势在于其局部连接和权值共享特性，大幅减少了参数数量，提高了模型的训练效率和泛化能力。

在零基础实践深度学习的框架下，架构师通常会引导学习者从基础的CNN模型（如LeNet、AlexNet）入手，逐步掌握网络设计、数据预处理和模型优化技巧。通过实际项目，如手写数字识别或物体分类，开发者可以深入理解卷积层如何捕获边缘、纹理等低级特征，以及深层网络如何组合这些特征以识别复杂模式。

计算机视觉的发展离不开卷积神经网络的支持。随着网络技术的不断创新，CNN在自动驾驶、医疗影像分析等领域的应用前景广阔，为开发者提供了丰富的实践机会。