【Interview】 ResNet系列/ Inception系列/ MobileNet系列/ ShuffleNet系列 网络结构图

最新推荐文章于 2025-05-10 16:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-10 16:00:00 发布 · 1.1k 阅读 · 0 ·
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：

#classification

本文介绍了深度学习中用于图像识别的多个经典网络结构，包括VGG、ResNet及其变体PreAct-ResNet，GoogLeNet的Inception系列，Xception，ResNeXt，MobileNet系列，ShuffleNet系列，DenseNet和SENet。这些网络通过创新的卷积结构和优化技术，实现了高效且准确的图像识别。

文章目录

VGG

2014
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

ResNet

2015
Deep Residual Learning for Image Recognition

  • Residual Representations / Shortcut Connections

PreAct-ResNet

2016
Identity Mappings in Deep Residual Networks

  • 为了构造identity mapping f(y) = y，因此作者对activation functions（BN和reLU）进行更改.那么在forward或者backward的时候，信号都能直接propagate from 一个unit to other unit。

GoogLeNet

Inception V1

2014
Going deeper with convolutions

  • 利用1x1的卷积解决维度爆炸

Inception V2

2015
v2:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by

最低0.47元/天 解锁文章
[ 轻量级网络 ] 经典网络模型3——ShuffleNet 详解与复现
A_John 的博客
05-06 2万+
[ 轻量级网络 ] 经典网络模型3——ShuffleNet 详解与复现 1、ShuffleNet； 2、ShuffleNet 详解； 3、ShuffleNet 复现； ShuffleNet 使用是一种计算效率极高的CNN架构，它是专门为计算能力非常有限的移动设备设计的 ； 通过 点态群卷积(Pointwise Group Convolution) 和 通道洗牌(Channel Shuffle) 两种新运算，在保持精度的同时大大降低了计算成本 ；...
【Interview】GoogLeNet、ResNet、ShuffleNet、MobileNet 文字版
鹿鹿的博客
10-28 662
GoogLeNet（Inception-v1） 相比AlexNet和VGG，出现了多支路，引入了1×1卷积帮助减少网络计算量 Inception-v2 引入Batch Normalization(BN)；5×5卷积使用两个3×3卷积代替 Inception-v3 非对称卷积（n×n卷积分割为1×n和n×1两个卷积）; new pooling （为了防止信息丢失且不增加计算量，把串联的p...
ShuffleNetV2网络结构图及实现
Mars_WH的专栏
01-16 6413
具体实现参考GitHub：https://github.com/opconty/keras-shufflenetV2
深度学习之图像分类（十四）--ShuffleNetV2 网络结构
热门推荐
木卯_THU的博客
09-04 1万+
深度学习之图像分类（十四）ShuffleNetV2 网络结构 目录深度学习之图像分类（十四）ShuffleNetV2 网络结构1. 前言2. Several Practical Guidelines for Efficient Network Architecture Design2.1 Equal channel width minimizes memory access cost (MAC).2.2 Excessive group convolution increases MAC.2.3 Networ
【网络结构设计】3、ShuffleNet 系列 | 从 V1 到 V2
呆呆的猫的博客
10-13 2256
本文主要介绍 ShuffleNet V1 和 V2
【经典分类框架】vgg/GoogLeNet/ResNet/DenseNet/MobileNet/ShuffleNet
qq_43257640的博客
03-28 2131
太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。 vgg16 vgg19 文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》 发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。 结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为...
ResNet50/101/152模型文件和ResNet-50-model
最新发布
10-10
在深度学习领域，ResNet（残差网络）模型是一系列具有革新性的深度卷积神经网络架构，它通过引入“残差学习”来解决深层网络训练中遇到的退化问题。这些模型的核心设计理念是通过残差连接（Residual Connections）...
轻量化卷积网络设计：MobileNet 与 ShuffleNet
轻口味的专栏
05-10 1059
随着深度学习应用向移动设备和嵌入式场景扩展，模型推理速度和资源占用成为关键挑战。为此，研究者提出了轻量化卷积网络（Lightweight CNN），旨在保持准确率的同时显著降低计算量和参数量。本文系统剖析了两大经典轻量化架构：MobileNet系列和ShuffleNet系列。MobileNet通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）大幅减少计算量，而ShuffleNet则通过组卷积（Grouped Convolution）和通道混洗（Channel Shuffle
精选资源
图像识别项目：resnet系列网络(resnet18、resnet50等)实现的迁移学习、图像识别项目：39种植物病害图像分类
12-10
代码主干网络采用resnet家族系列，包括resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152等模型。训练的时候是否需要载入官方在imageNet数据集上的预训练权重或者仅仅训练分类输出层，只需要更改pretrained和...
DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-03 5181
DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 相关文章DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的架构详解DL之ShuffleNetV2：ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例...
ResNext、ShuffleNet——与六度分离理论
slamer的专栏
03-10 1016
resnext相对于其前辈，采用了分组卷积的思想，最初这一思想在AlexNet被提出，是为了分担计算压力，然而后来发现，它还可以提升网络性能，简直是一举两得。不过，resnext并不完全等价于原有的resnet，很显然，在分组之后，虽然参数和计算量更少了，但各个group之间失去了信息联系。如果能让group之间重新恢复信息流通，resnext的性能是否能够进一步上升呢？Shufflenet证明了...
YoloV5、ShuffleNetV2、YoloV5-Lite网络概述
m0_64561077的博客
03-24 7671
本文主要讲解了yolov5、ShuffleNetV2以及yolov5-Lite的网络结构相关知识
轻量级神经网络——shuffleNet2
秃头小苏的博客
03-05 3029
文章目录轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet2G1：输入输出通道数相同，MAC最小✨✨✨G2：分组数过大的分组卷积会增加MAC✨✨✨G3：碎片化操作对并行加速不友好G4：逐元素操作带来的内存和耗时不可忽略✨✨✨shuffleNet2 unit✨✨✨shuffleNet2的网络结构和效果 轻量级神经网络——shuffleNet shuffleNet2   通过对shuffleNet1的讲解，相信大家已经对分组卷积和通道重排有了清晰的认识。那么shuffleNet2相较于shuffleNe
【轻量级网络】SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet等的网络结构图以及pytorch代码
gbz3300255的博客
09-10 1071
0.写在前面： 轻量级网络SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet等。一切为了速度。纯pyotrch代码干货，无理论，理论自己去查吧一堆堆的，代码可直接用。在代码中加打印与网络图一一对应着看效果更佳。全连接层用平均池化层代替是这几个网络参数量大幅下降的基础。 1.SqueezeNet 网络结构图：盗个图。多说一句，这个所谓比alexnet轻量，去掉全连接层才是参数下降的大头，用了个全局池化。 代码：直接可用，这个代码实...
旷视科技提出ShuffleNet V2和四个网络架构设计准则
weixin_41876817的博客
10-19 1277
全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018 （European Conference on Computer Vision）即将于9月8 -14日在德国慕尼黑拉开帷幕。届时，旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。而在此之前，旷视科技将陆续推出 ECCV 2018 接收论文系列解读。 论文名称：ShuffleNet V2: Practical Guide...
《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》
胖胖大海的博客
07-18 502
核心思想： 本论文的核心关注点在于卷积神经网络中的1x1卷积模块，作者指出在XCeption和ResNetXt等网络模型中，虽然采用了深度可分离卷积来降低参数量和计算量，但是这样又引入了大量的1x1标准卷积操作，导致的结果就是网络模型中存在大量的1x1卷积操作，1x1卷积的参数量和计算量占据了绝对的大头。下图是MobileNetV1网络使用深度可分离卷积之后的参数量和计算量统计，1x1卷积无论在参数量和计算量上都占据绝对大头： 核心方法： 所以本论文将1x1卷积作为重点关照对象，在深度可分离卷
轻量级网络之ShuffleNet V2
AI程序媛的博客
05-29 747
论文：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164 代码： Caffe 因项目需要跑了ShuffleNet V2，发现比resnet50足足快了60ms，识别率也能满足项目需求。看了论文，特来分享。 ShuffleNet...
经典的卷积神经网络（VGG、ResNet、InceptionNet、MobileNet）
theVicTory的博客
08-29 6222
1、卷积网络发展 卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展 AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础...
神经网络实战记录9—将多分类InceptionNet改为多分类MobileNet
yuanjiu4221的博客
08-25 484
1.MobileNet的模型结构： （注意：在这节中BN这层先不加，后面的记录中会再加到） 2.将Inception block换成mobile block： （1）因为是深度可分离卷积，所以称之为separable_cov_block: 参数中的输出通道数目是经过深度可分离卷积之后再经过1*1的卷积后的通道数目： （2）去掉InceptionNet的实现： （3）实现深度可分离卷积： ...
Resnet/Densenet/Inception
02-11
### ResNet、DenseNet 和 Inception 模型对比 #### 架构特点 ResNet引入了残差块的概念，解决了深层网络中的梯度消失问题。通过跳跃连接（skip connections），允许信息绕过某些层直接传递给后续层[^5]。 DenseNet进一步发展了这一理念，采用密集连接的方式，即每一层与其后的所有层都存在直接连接关系。这种设计不仅促进了特征重用还缓解了退化问题的发生[^1]。 Inception系列模型则专注于构建更加高效的架构来替代单纯的堆叠更多层数的做法。该家族成员利用多尺度卷积核以及维度缩减技术，在维持甚至提升精度的前提下大幅降低了计算复杂性和资源消耗[^2]。 #### 参数效率与性能表现 由于采用了独特的跨层链接机制，ResNet能够在不显著增加额外参数的情况下支持极深的网络结构，从而实现了更好的泛化能力和更高的准确性[^3]。 相比之下，尽管DenseNet拥有更多的连接路径，但由于每层只增加了少量通道数作为输出，整体上仍然保持着较低数量级的权重矩阵规模。这有助于减轻过拟合风险并加速收敛过程。 对于Inception而言，借助于创新性的模块组合形式——特别是早期版本里的Factorization into smaller convolutions策略——成功地压缩了所需存储空间占用量而不牺牲识别效果[^4]。 #### 应用场景适应性 当面对硬件条件受限的任务环境时，比如移动设备端部署或是实时处理需求较高的场合下，轻量化且高效能的Inception变体往往成为首选方案之一。 而在追求极致精确度的应用领域内，则可以考虑使用具有更深拓扑特性的ResNet或DenseNet，因为它们能够更好地捕捉数据集内部复杂的模式分布规律。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): # Example of a basic block used in ResNet expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() ... def dense_block(num_layers, growth_rate, bn_size, drop_rate): layers = [] for i in range(num_layers): layer = _DenseLayer(growth_rate=growth_rate, bn_size=bn_size, drop_rate=drop_rate) layers.append(layer) return nn.Sequential(*layers) class InceptionA(nn.Module): # Simplified version of an inception module def __init__(self, input_channels, pool_features): super(InceptionA, self).__init__() ... ```
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