??早上起来看到一篇很有意思先在这里大致记录下结论，回头再补论文（吐槽下，Medium的文章好像墙的特别厉害真是日了?了）

对其新论文思路的介绍。本文提出嘚主要观点是这么多年来用于分类的CNN尽管有长足发展，但无论是VGG也好ResNet也好，其分类的策略本质上和bag-of-features并无二致也就是说，以下图为代表的“卷积神经网络的逐层特征融合”的说法可能（至少在高层特征上）只是人们的一厢情愿。CNN只是根据图像中关键的局部特征出现的佽数来实现分类而并不会考虑特征间的 long range spatial relationship，也就是说现代的CNN架构并不能真正实现学习局部特征到学习全局特征的跳跃用文中的话说就是：

• 文章作者：Tyan博客：...