CNN发展到现在有了很多的结构，分类网络从最初的Lenet到现在的SENet，检测网络从R-CNN到Mask^x RCNN。下面总结一些看过的总结的总结。

首先推荐一篇：CNN中千奇百怪的卷积方式大汇总。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29367273

变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。
http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/77745768

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28124810?group_id=883267168542789632

极深网络（ResNet/DenseNet）: Skip Connection为何有效及其它
http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/67637785

keras版faster-rcnn算法详解（1.RPN计算）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28585873

keras版faster-rcnn算法详解(2.roi计算及其他)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29400164

无痛的机器学习第一季目录
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464594

如何评价mobilenet v2 ?
https://www.zhihu.com/question/265709710