LeeNet分类网络（ImageNet100（已开源）：top1-73.44%，top5-91.40%，CPU_forward-30ms，model_size-2.7M）

一、前言

分类网络应用广泛，亦可作为预训练模型用于检测网络，有很好的科研和商业价值。一般的分类网络基于多种数据集做了一个综合的测评，但是因工程条件限制，很难将所有数据集下载并测试，所以博主整理了imagenet100数据集，是从imagenet1000中扣取出来的100类，每类训练数据1000张，测试数据300张，满足工业应用。

二、开源数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1PwQFY7ZSnZd5REg38IFaJQ （yxzb ）

三、网络

网络改自ResNet，训练出的网络模型大小为2.7MB。

四、测试条件

测试硬件：CPU-i7-4790-8core

测试软件：vs2013，caffe-windows，以及各种依赖库

无、测试结果

测试结果：准确率方面（top1-73.44%，top5-91.40%）

                 速度方面（forward_CPU_time-30ms）

                 模型大小（2.7MB）

 

六、对比结果：

已知各网络对比结果如下（取自YOLO官网），可见博主网络在工业应用中有一定的优势：

 

七、后续计划：1）下载多个数据集对比，考虑撰写论文

                        2）考虑公开网络和模型，上传至github，以供科研交流

 

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