- AlexNet-> vgg
vgg 采用更小的卷积核，加深网络深度，但两者的共同点都是卷积层+pooling层最后接上fc 层的结构
- Network in network ->googleNet
NIN 中采用global average pooling ，而不是使用 fc 层，减少了网络参数，googlenet是在网络中加入inception 的结构，让网络更宽。
- resnet
为了让网络更深，加入indentity 结构。
- 目标检测
- rcnn 传统object proposal
- fast rcnn 加入 ROI pooling， 将rcnn 中多次特征提取简化为一次特征提取
- faster rcnn 加入 RPN替代传统的object proposal
- yolo 将目标检测作为一个回归问题，将 region proposal和分类回归 变为一个整体
- ssd 是faster rcnn 和yolo 的综合
- mask rcnn 加入mask prediction（fcn），在目标检测的同时估计mask