卷积神经网络
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解密卷积神经网络！
简史卷积神经网络在过去的十年里，计算机视觉领域取得的进步是前所未有的。机器现在可以识别视频中的图像或某一帧，准确率(98%)超过人类(97%)。之所以有这么大的突破，就是得益于对人脑的研究。当时，神经学家正在对猫进行实验，他们发现图像中相似的部分会导致猫大脑中相似的部分变得活跃。换句话说，当一只猫看着圆圈时，大脑中的α就被激活了。当它观察正方形时，大脑中的β区被激活。他们的发现得出结论，动物的大脑
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DeepID-Net——形变约束池化层（对象检测）
在本文中，简要回顾了DeepID-Net，介绍了一种基于形变部件的卷积神经网络（CNN）。采用一个新的形变约束池化层(def-pooling)模拟具有几何约束和惩罚的对象部分的变形。
