CNN模型在计算机视觉领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：

1. 图像分类：这是CNN最早的应用之一。通过训练CNN模型，可以对输入的图像进行分类，例如识别图像中的人物、物体、场景等。
2. 目标检测：CNN可以用于检测图像中的特定物体，并对其位置和大小进行精确定位。例如，使用CNN模型的车辆检测可以用于自动驾驶车辆的安全监控和避障控制。
3. 图像分割：CNN可以用于将图像中的不同物体或区域进行分割，并对每个区域进行标记。这种技术在医学影像分析、人脸识别等领域具有广泛应用。
4. 人脸识别：CNN可以用于人脸识别，通过对人脸特征的提取和比对，可以判断两个人脸是否相同或相似。这项技术在安全监控、社交网络、人机交互等领域有着重要应用。
5. 图像生成：CNN可以用于生成新的图像，例如根据一张输入图像生成另外一张类似的图像，或者将图像中的人物或物体进行转换或合成。这种技术在艺术创作、虚拟现实等领域具有应用。
6. 姿态估计：CNN可以用于估计图像中的人体姿态，例如检测人体的关键点位置和姿势等。这项技术在人机交互、智能监控等领域有着应用。
7. 场景重建：CNN可以用于场景重建，通过对输入图像的特征提取和渲染，生成三维的场景模型。这项技术在虚拟现实、电影制作等领域具有应用。

总之，CNN模型在计算机视觉领域有着广泛的应用，未来随着技术的不断进步，其应用前景将更加广阔。