卷积层是深度学习和卷积神经网络（CNN）的核心组件，主要用于处理图像、视频等多维数据。通过局部连接和权重共享，卷积层能够有效提取输入数据中的特征。卷积操作涉及卷积核在输入数据上的滑动，进行特征提取。卷积层在图像识别、目标检测等任务中广泛应用，显著提高了模型的训练效率和识别能力。其实现细节包括卷积核的大小、步长和填充等参数，决定了卷积层的特征提取能力和输出特征图的分辨率。