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本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的发展历程，从VGGNet到EfficientNet的关键创新点。VGGNet通过小核卷积和模块化设计提高准确性；Inception引入多尺度特征提取和1x1卷积；ResNet通过残差连接解决深度学习中的梯度消失问题；MobileNet和MobileNet v2则以高效的计算和参数量实现高性能；EfficientNet通过综合调整网络深度、宽度和分辨率，实现了模型规模的优化。这些模型的发展对计算机视觉领域产生了深远影响。
CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet
内容来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/583901845， 作者：deephub
1. 卷积神经网络模型变迁简介
卷积神经网络（CNNs）模型变迁的主要里程碑有模块化、多路径、因式分解、压缩、可扩展。一般来说，分类问题是计算机视觉模型的基础，它可以延申解决更复杂的视觉问题，例如：目标检测的任务包括检测边界框并对其中的对象进行分类。而分割的任务则是对图像中的每个像素进行分类。卷积神经网络首次被用于解决图像分类问题，并且取得了很好的效果，所以在这个问题上，研究人员开始展开竞争。通过对ImageNet Challenge中更精确分类器的快速跟踪研究，他们解决了与大容量神经网络的统计学习相关的更普遍的问题，促进了深度学习的重大进展。在本文中我们将整理一些经典的CNN模型，详细介绍这些模型的设计理论和关键创新点。
2. VGGNet
介绍的第一个CNN，命名是为VGGNet。它是AlexNet的直接继承者，AlexNet被认为是第一个“深度”神经网络，这两个网络有一个共同的祖先&#
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