图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）_图像分类网络

作者：笔触狂放9 | 2024-05-02 22:39:39

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图像分类网络

前言

在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。

发展历史：Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> GoogLeNet -->ResNet--> DenseNet -->ResNeXt ---> EfficientNet

神经网络	年份	标签	作者
LeNets	1998年	CNN开山之作	纽约大学
AlexNet	2012年	深度学习CV领域划时代论文具有里程碑意义 ImageNet 2020冠军	多伦多大学　Hinton团队
ZFNet	2013年	ImageNet 2013冠军	纽约大学
GoogLeNet V1	2014年	Google系列论文开创论文 ImageNet 2014冠军　 Inception模块	谷歌
VGG	2014年	开启3*3卷积堆叠时代 ImageNet 2014亚军　 VGG-16和VGG-19	牛津大学
NiN	2014年	Network in Network（网中网）　 GAP（全局平均池化）	新加坡国立大学
ResNet	2015年	最具影响力的卷积神经网络 ImageNet 2015冠军　残差网络	何凯明团队　微软亚院
Wide ResNet	2016年	增加残差中卷积核数量（宽度）	谢尔盖·扎戈鲁科
Squeeze Net	2016年	轻量级网络压缩参数量	斯坦福大学　伯克利大学
DenseNet	2017年	ImageNet 2016冠军 CVPR 2017最佳论文　 Dense模块	康奈尔大学　清华大学
SENet	2017年	ImageNet 2017冠军　 SE模块	momenta + 牛津大学　胡杰
ResNext	2017年	何恺明团队对ResNet重大改进 Resnet + Inception	Saining Xie团队
FractalNet	2017年	分形网络	Gustav Larsson团队
MobileNets	2017年	轻量级　 Group卷积 Depthwise Seperable卷积	谷歌
NASNet	2018年	神经架构搜索　强化学习	谷歌

（图片来源见水印）

在前一段的学习中，我们精读了八篇经典网络的论文，并实现了代码复现。这篇文章是对之前学习的一个总结，主要针对各个网络结构和创新点以及如何实现来进行一个回顾。