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Introduction 传统的CNN中，convolution 和 pooling 的操作已被定死。只能在方正死板的区域内按部就班地映射操作： 这种设计显然对于现实场景中遇到ratio(比例)和rotation(旋转角度)多变的的非刚体object，是不够general的。那么怎么办呢？ 传统的回避途径有以下两个： 根据先验 加数据：根据先验信息，增加training dataset的ratio

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