经典分类CNN模型

经典分类CNN模型

一、LeNet

理论+代码：https://blog.youkuaiyun.com/xjy104165/article/details/78218057

二、AlexNet

理论：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24695385/article/details/80368618
代码：http://www.cnblogs.com/vipyoumay/p/7686230.html

注：LeNet与AlexNet比较：
理论：https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6918045.html
代码：https://blog.youkuaiyun.com/OliverkingLi/article/details/73849228

三、VGG

理论：https://blog.youkuaiyun.com/whz1861/article/details/78111606
代码：https://blog.youkuaiyun.com/u013181595/article/details/80974210

四、GoogLeNet

GooLeNet V1理论：https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5833919.html
GooLeNet V1、V2理论：https://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/50738394
GooLeNet V1、V2、V3、V4理论：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819

代码：https://blog.youkuaiyun.com/u012679707/article/details/80824889

五、ResNet

ResNet V1理论：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1622896
ResNet V2理论：https://www.jianshu.com/p/9449ca5e8d40
代码：https://blog.youkuaiyun.com/u013181595/article/details/80990930

六、DenseNet

理论：Bottleneck + Transition
https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/75142664/
代码：https://www.imooc.com/article/36508

七、ResNeXt

理论：https://www.jianshu.com/p/7478ce41e46b
代码：https://blog.youkuaiyun.com/zziahgf/article/details/78854456

八、全卷积网络-FCN（用于图像分割）

全卷积网络(FCN)则是从抽象的特征中恢复出每个像素所属的类别。即从图像级别的分类进一步延伸到像素级别的分类。

理论：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html

注：经典网络综述：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html