并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？

问题描述：并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？提示：并发卷积神经网络(ConCNN)仅需少量的训练数据集，即可快速准确地自动检测目标。ConCNN是一种利用不同尺度图像之间的关系进行实时目标分类的新型多尺度CNN(卷积神经网络)模型。

问题解答：

1. 少量训练数据： ConCNN 被描述为仅需要少量的训练数据集。这可能归因于其对不同尺度图像之间关系的利用，从而在小数据集上表现出色。这对于具有有限标注数据的任务是非常有益的，因为有些应用场景中获取大规模标注数据可能是困难的。

2. 实时目标分类： ConCNN 被描述为一种多尺度 CNN 模型，利用不同尺度图像之间的关系进行实时目标分类。这可能意味着 ConCNN 在处理不同尺度的输入时能够更好地捕捉特征，对于实时目标分类任务具有优势。

3. 多尺度特征： 利用不同尺度图像之间的关系表明 ConCNN 可以有效地捕捉多尺度的特征。这对于处理具有不同尺度目标的图像是重要的，因为不同大小的目标可能需要不同尺度的特征来进行准确的分类。

总体而言，ConCNN 的优势主要体现在对少量训练数据的需求、实时目标分类以及多尺度特征捕捉上。这些特性使其在某些特定场景下可能比传统卷积神经网络更具优势。但具体的效果还需要在具体问题和数据集上进行实验证明。