昨天（2019.4.24）12點，比特兒（Gate.io）交易所的第二個項目，也是Startup（比特兒遴選優(yōu)質(zhì)區(qū)塊鏈初創(chuàng)項目）的第一個項目CNNS剛上交易所交易，就以相較于2天前0.006USDT的10倍漲幅點燃了幣圈。目前已經(jīng)穩(wěn)定在了4倍。

第一個項目是CNNS，CNNS發(fā)行價格為0.006USD，交易第一天最高價格價格為0.062USD，第一天收盤價格為0.02521USD，歷史最高階為0.062USD，目前價格為0.00778USD，即當天最高漲到了原價1033%，當天收盤時漲到了原價的420%，歷史最高漲到了原價1033。

2018年5月14日，區(qū)塊鏈幣圈掀起一股妖風，CNN突然走紅，因為這家CNN的幣價單日漲幅超過100%。交易量達到5億多幣，交易額突破1億美元。一枚幣占了當天HADAX交易量的三分之一。

認購額度，同時統(tǒng)計兩個幣種下單，支持USDT或GT認購，每個賬戶認購最不低于20,000 CNNS，不超過500,000 CNNS。另外，記得下單后到16點之前，務(wù)必保證現(xiàn)貨交易賬戶中有不低于認購金額的足夠金額，即你認購了多少，就要至少保證賬戶里有多少。

R-CNN在當年無論是在學術(shù)界還是工業(yè)界都是具有創(chuàng)造性的，但是現(xiàn)在來看RCNN主要存在下面三個問題：1）多個候選區(qū)域?qū)?yīng)的圖像需要預(yù)先提取，占用較大的磁盤空間；2）針對傳統(tǒng)CNN需要固定尺寸（217*217）的輸入圖像，crop/warp。

2、將層之間的全連接改成非全連接，從而降低運算量，也降低過擬合的發(fā)生。3、卷積層用的激活函數(shù)是ReLU或者tanh。cnn的原理詳細介紹參見(colah'sblog)cnn架構(gòu)圖，架構(gòu)詳細分析，cnn的層有三類：ConvolutionalLayer。

當前最好的最易用的CNN網(wǎng)絡(luò)，所有卷積層濾波器的大小均為3*3，步長為1，pad=1，池化層為2*2的最大值池化，S=2。主要參數(shù)來自全連接層，這也是想要去掉FC的原因。具有高度的統(tǒng)一性和線性的組合，易于理解，十分方便使用。

本文首次表明，與基于簡單HOG類功能的系統(tǒng)相比，CNN可以在PASCAL VOC上實現(xiàn)更高的物體檢測性能?，F(xiàn)在讓我們花一點時間來了解它們的架構(gòu)，CNNs區(qū)域(R-CNN)是如何工作的。了解R-CNN，R-CNN的目標是接收圖像，并正確識別圖像中主要對象(通常是一個個物體或一個個人)。

你將會看到計算機視覺在解決特定物體識別問題(主要是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNNs)的基礎(chǔ)過程和原理，但這里不會深入到技術(shù)的實現(xiàn)層面。計算機視覺(Computer vision)是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是指用攝影機和計算機進行合理的交互。

梳理從R-CNN，F(xiàn)ast R-CNN，F(xiàn)aster R-CNN到Mask R-CNN等各種經(jīng)典模型，Ross Girshick都是作者之一，甚至連YOLO的作者中也出現(xiàn)了Ross Girshick的名字。這位大神簡歷如下：從算法到實現(xiàn)框架再到數(shù)據(jù)集，這位大神實現(xiàn)了一條龍服務(wù)。

好了，關(guān)于CNNS幣漲幅因素小編就為大家介紹到這里了，希望對你能有所幫助。

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