ResNet、MobileNet、YOLOv3、DeepLabv3+ 比较

最新推荐文章于 2025-07-20 10:25:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-20 10:25:37 发布 · 1k 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#YOLO #目标跟踪 #人工智能 #机器学习 #数据挖掘

模型架构对比表

模型 类型 核心创新点 参数量 计算量(GFLOPs) 典型应用场景 优势 局限性
ResNet 图像分类 残差连接（解决深层网络梯度消失/爆炸问题） 18M-256M 1.8-3.8 图像分类、特征提取基础网络 可训练极深网络（152层+），精度高，泛化能力强 参数量大，计算密集，部署成本高
MobileNet 轻量级分类 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution） 3.4M-5.6M 0.05-0.22 移动端图像分类、检测、分割 模型小、速度快，适合资源受限设备 精度略低于同规模ResNet，复杂场景表现有限
YOLOv3 目标检测 多尺度预测、特征金字塔（FPN）、Logistic分类器 61.9M 65.9<
最低0.47元/天 解锁文章
yolov8 做图片分类和 ResNet Efficientnet 等常用分类网络的对比
shiter编写程序的艺术
04-14 3159
图片分类哪家强？
yolov8实战第四天——yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）
热门推荐
qq_34717531的博客
12-29 2万+
图像分类是指将输入的图像自动分类为不同的类别。它是计算机视觉领域的一个重要应用，可以用于人脸识别、物体识别、场景分类等任务。在实际应用中，可以使用各种深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等）来构建图像分类模型，并使用各种数据增强技术（例如旋转、缩放、裁剪等）来增加数据集的多样性和数量。如果你想学习如何使用深度学习框架来构建图像分类模型，可以参考一些在线教程、书籍或者 MOOC。
MobileNetV2 和 V1， V3和ResNet
It is me 的博客
07-09 2662
MobileNet 由谷歌在 2017 年提出，是一款专注于在移动设备和嵌入式设备上的轻量级CNN神经网络，并迅速衍生了 v1 v2 v3 三个版本；相比于传统的 CNN 网络，在准确率小幅降低的前提下，大大减小模型参数和运算量。 1MobileNetV2 和 V1之间有啥不同？ 主要是两点： Depth-wise convolution之前多了一个1*1的“扩张”层，目的是为了提升通道数，获得更多特征； 最后不采用Relu，而是Linear，目的是防止Relu破坏特征。 ...
目标检测（YOLO，FPN，RetinaNet，SSD）
nakaizura
03-03 1万+
在前一篇目标检测,所整理的R-CNN，SPP，Fast R-CNN，Faster R-CNN中，这些目标检测技术都只是两阶段，比如性能相对来说最好的Faster R-CNN，是先用RPN生成候选目标区域，然后再进行Fast R-CNN的方法，继续目标对象的分类和边框的回归预测。那有办法一步做完这些事吗？ 大多数锚箱不包含物体，导致极端的类别不平衡。 RetinaNet ...
三大模型对比：ResNet vs MobileNetV3 vs EfficientNet
lf_1234的博客
03-31 1969
ResNet 稳、MobileNetV3 快、EfficientNet 准！你可以根据项目的需求和设备资源做选择。
resnet和MobileNet
ffllxx123的博客
07-11 1687
无
深度学习笔记—从入门到入门
SnaiL2333的博客
02-01 750
深度学习深度学习入门神经网络以及误差反向传播神经元模型传统神经网络激活函数‘层’的概念误差反向传播算法神经网络到深度学习经典深度学习网络模型vgg模型resnet模型mobilenet模型语义分割经典FCN模型deeplab v3+模型目标检测yolo系列（待....） 深度学习入门 深度学习本质：建立输入与输出之间的对应关系 神经网络以及误差反向传播 传统神经网络层数比较浅，一般3到5层 神经元模型 每个神经元接受上层传来的数据，并将这些数据求加权和，然后输入到非线性激活函数中，最后激活函数的输出结果传
DeepLabV3+(tensorflow)工程应用系列（三）—— 训练代码关键点解析（train.py）
DAOCHI
03-29 1809
文章目录一、官方代码组织结构二、数据读取模块 一、官方代码组织结构 core：各种网络结构的定义。 datasets：原始数据存放位置，数据制作，数据读取，数据增强等。 g3doc：该工程的说明文档。 pretrain_model：ImageNet或着COCO数据集上预训练的模型。 utils：一些辅助功能。 二、数据读取模块 参考官方的提供的DeepLab-V3+代码【train.py】，对其中的数据读取模块作相应的解析，具体步骤如下： 初始化Dataset类 在【train.py】脚本中，首先
126基于deeplabv3+图像分割检测墙体裂缝
GBFGDSFSDD的博客
03-02 1074
084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、Re。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、Res。并生成评价指标图在IOU。
自动驾驶中的车道线检测：结合YOLOV7与DeepLabv3技术
weixin_35414260的博客
07-20 1118
在探讨YOLOV7模型之前，了解卷积神经网络（CNN）的基础至关重要。CNN是一种深度学习架构，它被广泛用于图像识别和处理任务。CNN的核心在于其卷积层，该层通过一系列可训练的滤波器（也称为卷积核）来提取输入数据中的空间特征。滤波器在输入数据（如图像）上滑动，并在每个位置上执行元素级别的乘法操作后求和，从而生成一个特征图。这个过程模拟了人类视觉系统处理视觉信息的方式，能够有效地识别边缘、纹理和更高级别的模式。CNN通过堆叠多个卷积层以及池化层来提取特征，进而在全连接层中进行分类或回归分析。
基于YOLOV7+DeepLabv3+的图像深度学习算法模型训练，调用车载摄像头识别道路，语音告知等偏离预警系统完整源码.zip
03-30
【资源说明】完整源码+说明 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能正常的情况下才上传的，请放心下载使用。 2、适用人群：主要针对计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、数学、电子信息等)的同学或企业员工下载使用，具有较高的学习借鉴价值。 3、不仅适合小白学习实战练习，也可作为大作业、课程设计、毕设项目、初期项目立项演示等，欢迎下载，互相学习，共同进步！ 基于YOLOV7+DeepLabv3+的图像深度学习算法对模型训练，开发能调用车载摄像头识别道路环境，并用语音告知驾驶员偏离车道，前方车距等驾驶信息偏离预警系统源码.zip
使用YoloX+DeepLabV3Plus实现仪表的检测、指针表盘分割和刻度读数识别（借助ncnn框架）
qq_41572755的博客
10-18 2865
使用YoloX+DeepLabV3Plus实现仪表的检测、指针表盘分割和刻度读数识别（借助ncnn框架）GitHub链接：https://github.com/zhahoi/YoloX-DeepLabV3Plus-MeterReader。
MobileNetV1、V2、V3 与 YOLO 分类模型的原理、应用场景及比较
m0_44975814的博客
04-16 1159
MobileNetV1 的核心创新在于引入了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），这是一种高效的卷积操作，旨在减少传统卷积的计算量和参数量。
mobilenet与resnet对比
AI程序媛的博客
10-09 1万+
参考知乎专栏文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914
[卷积神经网络]基干网络之ResNet、MobileNet
就随便写写....
02-23 2514
详解ResNet和MobileNet V1，V2
实例分割——Mask R-CNN、YOLOV8、RTMDET、DeepLab四种实例分割算法比对
知来者逆的博客
05-09 1万+
与目标检测不同，实例分割不仅识别对象的存在，还为每个检测到的对象生成一个像素级别的掩码，这允许更精细的分析和编辑。从上面这个例子可以看出，检测任务定位了对象的包围框，语义分割分割出了人这个类别，不过把所有的人一起分割了，实例分割区分出了每个人，并分别进行了分割。为了解决RoI Pooling中的量化问题，Mask R-CNN引入了RoIAlign层，它通过双线性插值精确地计算输入特征在RoI上的值，而不进行量化，从而更好地保持空间对齐，这对于生成高质量的分割掩码至关重要。
轻量化网络Mobilenetv1-v3，Resnext，shufflenetv1-v2，Inceptionv1-v4演变过程总结
qq_43571475的博客
05-23 2752
轻量化网络mobilenet，shufflenet，resnext，inception的演变简单总结。
[MobileNet]V3与前作的对比
Muggle的博客
11-26 2600
1.轻量化模型 目前的一些主要的轻量化网络及特点如下： SqueezeNet：提出Fire Module设计，主要思想是先通过1x1卷积压缩通道数（Squeeze），再通过并行使用1x1卷积和3x3卷积来抽取特征（Expand），通过延迟下采样阶段来保证精度。综合来说，SqueezeNet旨在减少参数量来加速。 通过减少MAdds来加速的轻量模型： MobileNet V1：提出深度可分离卷积； MobileNet V2：提出反转残差线性瓶颈块； 2.MobileNet家族 （1）..
python基于DeepLabv3+开发构建河道分割识别系统
Together_CZ的博客
06-16 458
python基于DeepLabv3+开发构建河道分割识别系统
人工智能/机器学习项目定制 | 留学生assignment支持 | 代码+思路+辅导全包 已服务500+项目 我能为你做什么？ 编程语言与框架： Python Pytorch / Tensorflow / Scikit-learn / OpenCV / Transformers 数据方向： 数据清洗 / 特征工程 / 数据可视化 回归分析 / 分类 / 聚类 / 时间序列预测 机器学习： 决策树、SVM、KNN、随机森林、XGBoost、LightGBM等 深度学习： CNN / LSTM / GAN / Transformer / 自编码器 / 图神经网络 模型训练 / 优化 / 可视化 / 微调 / 迁移学习 计算机视觉方向（CV）： 图像分类（ResNet、VGG、MobileNet、EfficientNet、DenseNet、Inception等） 目标检测（YOLO系列：YOLOv3/v4/v5/v7/v8、SSD、Faster-RCNN、RetinaNet、CenterNet等） 图像分割（Unet、SegNet、DeepLabV3/V3+、PSPNet、FCN等） 人脸识别、人像分割、姿态估计、风格迁移、图像修复、图像增强、图像超分辨率、图像去噪 自然语言处理（NLP）方向： 情感分析、文本分类、关键词提取、命名实体识别 文本生成（GPT/BERT/seq2seq）、机器翻译、问答系统 爬虫数据收集 + 文本清洗 科研类支持： 实验设计 / 论文复现 / 模型对比 / ablation study 模型可视化 + 性能调优 服务内容： 代码定制（含详细注释） 项目辅导（直播 or 语音讲解） 环境配置 + 远程协助 问题排查 / 跑通已有代码 原创思路 + 方案设计支持（杜绝重复代码） 留学生 assignment 定制服务（英文注释 / 思路引导） 售后服务： 交付日起 15 天内免费答疑指导 不满意不收费，诚信第一 根据项目难度合理报价，支持分段交付 / 先体验再合作
最新发布
10-25
用户要求回答必须使用中文，并且在回答末尾添加3-5个相关问题，格式正确。示例中的回答包括代码和相关问题，但这里用户的服务信息没有代码，所以可能需要以文本形式总结服务内容，然后生成相关问题。 首先，我需要...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值