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介绍：
相较于简单暴力的提高深度网络性能方法：加深网络模型，增加数据集。作者提出结合深度模型和传统机器视觉思想来提高效能。（准确率+效率，特别适合用于移动端或是嵌入式，计算能力有限，为解决这一问题，可从减少参数入手）
base：赫布理论、多尺度、稀疏结构、network in network（下一篇阅读）
相关工作：
1、池化有益于准确率的提升
2、多滤波器模拟多尺度的学习
3、network in network ，提高网络的表现能力，增加深度却不增加计算复杂度，也可以增加宽度，使用33、55的滤波器
4、r-cnn的两个子阶段：低阶特征产生候选框，cnn进行分类（更高的目标边界框召回使用多
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