深度学习在计算机视觉领域表现出色的原因有多种，这里将从数据量、模型深度、卷积神经网络、迁移学习等方面进行解释。
首先，数据量是深度学习在计算机视觉领域表现出色的重要原因之一。随着互联网的发展和智能设备的普及，大量的图像数据被不断地产生和积累。这些数据为深度学习提供了大量的训练样本，使得模型能够从中学习到更多的特征和规律。此外，随着云计算技术的发展，数据存储和计算能力的成本不断降低，也使得更多的数据能够被处理和利用。
其次，模型深度是深度学习在计算机视觉领域表现出色的另一个重要原因。深度学习模型通常由多个层次组成，每一层都能够提取出不同的特征。随着模型深度的增加，模型能够学习到更多的抽象特征，从而更好地完成图像分类、目标检测等任务。此外，深度学习模型还能够通过反向传播算法对模型参数进行优化，从而进一步提高模型的性能。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习在计算机视觉领域应用最广泛的模型之一。CNN通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。卷积操作能够有效地减少模型参数的数量，从而降低模型的复杂度。池化操作则能够对特征进行降维，同时保留重要的特征信息。此外，CNN还能够通过多个卷积层和池化层来逐步提取出更加抽象的特征，从而提高模型的性能。
迁移学习是深度学习在计算机视觉领域应用的另一个重要技术。迁移学习指的是将已经训练好的模型应用到新的任务中，从而加快模型的训练速度和提高模型的性能。在计算机视觉领域，迁移学习常常被用来处理数据量较小的问题，例如目标检测、图像分割等任务。通过将已经训练好的模型进行微调，可以使得模型更好地适应新的任务，从而提高模型的性能。
综上所述，深度学习在计算机视觉领域表现出色的原因主要有数据量的增加、模型深度的加深、卷积神经网络的应用以及迁移学习的技术的应用。随着计算机硬件和软件技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用前景将会更加广阔。