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昨天（2019.4.24）12点，比特儿（Gate.io）交易所的第二个项目，也是Startup（比特儿遴选优质区块链初创项目）的第一个项目CNNS刚上交易所交易，就以相较于2天前0.006USDT的10倍涨幅点燃了币圈。目前已经稳定在了4倍。

第一个项目是CNNS，CNNS发行价格为0.006USD，交易第一天最高价格价格为0.062USD，第一天收盘价格为0.02521USD，历史最高阶为0.062USD，目前价格为0.00778USD，即当天最高涨到了原价1033%，当天收盘时涨到了原价的420%，历史最高涨到了原价1033。

2018年5月14日，区块链币圈掀起一股妖风，CNN突然走红，因为这家CNN的币价单日涨幅超过100%。交易量达到5亿多币，交易额突破1亿美元。一枚币占了当天HADAX交易量的三分之一。

认购额度，同时统计两个币种下单，支持USDT或GT认购，每个账户认购最不低于20,000 CNNS，不超过500,000 CNNS。另外，记得下单后到16点之前，务必保证现货交易账户中有不低于认购金额的足够金额，即你认购了多少，就要至少保证账户里有多少。

R-CNN在当年无论是在学术界还是工业界都是具有创造性的，但是现在来看RCNN主要存在下面三个问题：1）多个候选区域对应的图像需要预先提取，占用较大的磁盘空间；2）针对传统CNN需要固定尺寸（217*217）的输入图像，crop/warp。

2、将层之间的全连接改成非全连接，从而降低运算量，也降低过拟合的发生。3、卷积层用的激活函数是ReLU或者tanh。cnn的原理详细介绍参见(colah"sblog)cnn架构图，架构详细分析，cnn的层有三类：ConvolutionalLayer。

当前最好的最易用的CNN网络，所有卷积层滤波器的大小均为3*3，步长为1，pad=1，池化层为2*2的最大值池化，S=2。主要参数来自全连接层，这也是想要去掉FC的原因。具有高度的统一性和线性的组合，易于理解，十分方便使用。

本文首次表明，与基于简单HOG类功能的系统相比，CNN可以在PASCAL VOC上实现更高的物体检测性能。现在让我们花一点时间来了解它们的架构，CNNs区域(R-CNN)是如何工作的。了解R-CNN，R-CNN的目标是接收图像，并正确识别图像中主要对象(通常是一个个物体或一个个人)。

你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题(主要是卷积神经网络CNNs)的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。计算机视觉(Computer vision)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机进行合理的交互。

梳理从R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN到Mask R-CNN等各种经典模型，Ross Girshick都是作者之一，甚至连YOLO的作者中也出现了Ross Girshick的名字。这位大神简历如下：从算法到实现框架再到数据集，这位大神实现了一条龙服务。

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