效果差叫没有创新，效果一般叫没有改进，效果好些叫不够创新，效果巨好叫很有意义的工作等会说。如果别人没做过，就算创新这只能算小创新，不过小创新也算创新，不要想一下子就弄出个强人工智能来，我甚至怀疑强人工智能只靠如今的技术能否实现。

对于低程度的创新，一般都是这么个思路。二、创新依据什么是创新依据？所谓创新依据，就是我们使用的创新算法，所考虑的角度是有理论依据的，我们不能凭空修改原小发猫。不算，因为你整篇论文中没有你自己提出的新的研究。你可以改改A，弄个A2.0+B2.0.这样就行了。

创新点总结创新点总结2如果把创新的标准放得低一点，那么把A算法的部分步骤(或者某运算、函数),嵌入B算法内部，应该算是创新吧，例如1)把跨层恒等连接加入卷积神还有呢？对一个技术应用效果的改进不一定可以作为创新点，尤其是那种为了改进算法而提出几个策略一并使用的主张。后者这种想法，一般都是由于对问题的理解不够深刻、思考不够深入造成的。对于是什么。

创新点： 改进了faster rcnn的基础特征提取网络，在不影响精度的前提下加速。主要是三个点：1)C.RELU,C.ReLU(x)=[ReLU(x), ReLU(-x)],认为浅层卷积核的一半计算都是冗余的。2)Inceptio还有呢？目前深度学习图像处理主流方向的模型基本都做到了很高的精度，你能想到的方法，基本上前人都做过了，并且还做得很好，因此越往后论文越来越难发，创新点越来越难找。尤其是YOLO后面会介绍。