区别有：1、基本应用目标不同；2、数据输入格式不同；3、特征抽取方法不同；4、模型结构差异；5、处理的问题类型不同；6、应用场景和挑战不同。CNN在计算机视觉（CV）主要用于图像的识别、分类等任务，而在自然语言处理（NLP）则用于理解和生成文本信息。
1、基本应用目标不同
CV：主要关注于图像内容的解析、识别和生成。
NLP：关注于文本信息的理解、分类、翻译和生成。
2、数据输入格式不同
CV：输入数据通常为二维或三维的图像数据。
NLP：输入数据为一维的文本序列，可能需要进行词嵌入转化为数值型数据。
3、特征抽取方法不同
CV：通过卷积层捕捉图像中的局部特征和空间层次关系。
NLP：通过卷积层捕捉文本中的局部语义关系和上下文信息。
4、模型结构差异
CV：模型结构较为固定，如VGG、ResNet等。
NLP：结构可能包括一维卷积、循环神经网络(RNN)和Transformer等。
5、处理的问题类型不同
CV：包括图像分类、物体检测、语义分割等。
NLP：包括情感分析、文本分类、机器翻译、文本生成等。
6、应用场景和挑战不同
CV：应用场景如自动驾驶、医疗图像分析。挑战主要来自图像的多样性、噪声、遮挡等。
NLP：应用场景如聊天机器人、新闻分类。挑战来自于文本的多样性、歧义、上下文关系复杂性等。
延伸阅读：
CNN的基本概念
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适合于处理具有明确的空间和时间结构的数据，如图像和文本。其核心思想是通过卷积层来自动并逐层地学习数据的层次化特征。
文章标题：CNN在CV与NLP领域运用的区别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/63049
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