爲什麼現在的CNN模型都是在Resnet、GoogleNet、VGGNet或者AlexNet上調整的？
這些基本模型的改進需要大量的實驗和經驗積累，一般的研究者和實驗室很難負擔得起， 一般來說，某CNN網絡在imagenet上面的分類結果越好，其deep feature的generalization能力越強。最近出現蠻多論文，裏面在benchmark上面的比較是自己方法的核心網絡換成resnet，然後去比別人基於vgg或者alexnet的方法，自然要好不少。所以對於某個CV的問題，選一個優秀的核心網
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