CV模型是计算机视觉中的一类模型，用于对图像或视频进行分析和识别。

它可以通过特征提取、分类、目标检测、姿态估计等方法，实现对图像中物体、场景、人脸等的识别和分析。常见的CV模型包括传统的SIFT、HOG等特征提取算法，以及深度学习模型如CNN、YOLO、Mask R-CNN等。随着计算机视觉技术的不断发展，CV模型的应用范围也在不断扩大，涵盖了医疗、安防、智能交通等多个领域。

CV模型是计算机视觉领域中的一种深度学习模型。

因为计算机视觉领域中的任务往往非常复杂，需要处理大规模的图像和视频数据，而传统的机器学习算法无法处理这些数据。

因此开发了深度学习模型来解决这些问题。

CV模型是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法。顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集。用训练集来训练模型，测试集来评估模型的好坏。