为什么卷积现在不火了：CNN研究热度降温的深层原因分析

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本文 约1600字 ，建议阅读 7分钟 本文将深入剖析CNN研究热度降温背后的深层原因，以及这一经典架构在新时代的发展方向。 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）曾经是计算机视觉的代名词。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成功以来，CNN在图像识别、目标检测等领域掀起了一场革命。然而，纵观近年的顶会论文和研究热点，我们不得不承认一个现实：CNN相关的研究论文正在减少，曾经的"主角"似乎正逐渐淡出研究者的视野。这种变化绝非偶然，而是深度学习技术发展和应用需求变化共同作用的必然结果。本文将深入剖析CNN研究热度降温背后的深层原因，以及这一经典架构在新时代的发展方向。 一、CNN的根本局限性 空间变换处理能力的天然缺陷 CNN在处理图像的空间变换方面存在着根本性的局限。当图像中的物体发生旋转时，CNN需要通过大量 ………………………………