Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

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本文档详细介绍了卷积神经网络（ConvNet）的基本架构及其各组成部分，包括卷积层、池化层、归一化层、全连接层等，并通过经典案例如LeNet、AlexNet等展示不同层的设计模式及规模选择。此外还讨论了计算考量及如何将全连接层转换为卷积层。
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概述 本文提出了金字塔卷积（PyConv），能够在多尺度的卷积核上处理输入的图像。PyConv包含一个卷积核金字塔，每一层级是大小和深度都不同的卷积核，从而可以捕获场景中不同级别的细节，另外PyConv不会增加计算成本和参数，是十分高效的，而且PyConv十分灵活，具有可扩展性。Motivation 在现实中，有些类别的物体有着非常打的空间尺寸，而有些物体通常是很细小的。即使是同一类别的物体，在尺寸上也可能会有很大的差异。要捕捉到不同种类的物体以及它们在尺寸上的差异性，只采用单一类别的卷积核显然不足以解决如
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