你认为卷积神经网络在计算机视觉中的应用有哪些局限性？
卷积神经网络在计算机视觉中的应用具有以下局限性：
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数据需求：卷积神经网络需要大量的标记数据进行训练，因此在数据稀缺的情况下，模型的性能可能会受到限制。
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对抗攻击：卷积神经网络对对抗性样本（经过精心构造以欺骗模型的输入）具有较弱的鲁棒性，容易受到攻击。
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解释性：卷积神经网络的模型结构复杂，导致其预测结果的解释性较差，难以理解模型的决策过程。
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领域迁移：卷积神经网络在不同领域或环境中的泛化能力有限，需要进行额外的领域适应才能应用于新的场景。
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计算资源：卷积神经网络通常需要大量的计算资源和显存，对硬件设备有较高的要求。
这些局限性需要在实际应用中认真考虑，以确保卷积神经网络的应用能够有效地解决问题。