请详细解释并举例说明，卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)为何特别有效于处理计算机视觉任务，包括但不限于图像分类、物体检测等任务。样的回答中至少包含5个专业术语。
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)由于其独特的网络结构，通过局部感知、权值共享以及池化操作，在处理计算机视觉任务中展现出显著的优越性。

首先，**局部感知(Locality)** 概念使得CNN中的每个神经元只需要与输入特征的一个局部区域连接，从而能够捕捉输入数据的空间局部依赖性，这一特性特别适于图像中形态的识别。例如，在识别图像中的猫时，CNN可以准确地识别出猫的耳朵、胡须等局部特征，这些特征正是定义一个“猫”概念的关键要素。

其次，通过**权值共享(Weight Sharing)** 机制，CNN中的过滤器在整个输入中扫描，保证对图像中的任何位置都应用相同的权重来进行特征检测。这种机制显著减少了网络的参数数量，提升了训练的效率和泛化能力。例如，一个用于检测边缘的滤波器可以有效地应用于图像的所有不同区域，无需为每个区域单独设置滤波器。

再次，**池化(Pooling)** 操作有助于减少数据维度，通过降低神经网络的复杂度来提高模型的计算效率，同时保留了输入的最重要特征。最大池化(Max Pooling)是一种常用的池化方法，它不仅可以加速训练过程，还能提供一定的旋转和平移不变性。

此外，CNN中的**激活函数(Activation Function)**如ReLU(Rectified Linear Unit)，为网络引入了非线性的能力，使模型能够学习并表达复杂的图像特征映射。ReLU函数可以有效地防止过拟合，加快训练速度。

最后，对于**端到端学习(End-to-End Learning)**，CNN可以从原始输入数据自动学习特征，无需手工设计特征，这使得CNN在图像分类、物体检测等任务中能够自动捕获对任务有 discriminative 的特征表示。

综上所述，上述专业术语——局部感知、权值共享、池化、激活函数以及端到端学习，加上CNN特有的多层结构，共同作用使CNN在计算机视觉领域内处理图像数据时展现出卓越的性能。
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