按时间顺序列出深度学习中15个图像分类模型。

最新推荐文章于 2025-06-24 09:50:10 发布
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#深度学习 #分类 #机器学习 #人工智能 #数据挖掘

这篇文章概述了深度学习领域中一些关键的卷积神经网络模型的发展，从早期的LeNet-5开始，经过AlexNet,VGG,GoogleNet(Inception),ResNet,DenseNet等，到后来的轻量级模型如MobileNet和ShuffleNet，以及优化效率的ResNeXt和SE-Net，最后提到了EfficientNet和RegNet等在模型效率上的新进展。
  1. LeNet-5 (1998)
  2. AlexNet (2012)
  3. VGG (2014)
  4. GoogleNet (2014)
  5. ResNet (2015)
  6. DenseNet (2016)
  7. Inception-v3 (2016)
  8. Xception (2016)
  9. SqueezeNet (2016)
  10. MobileNet (2017)
  11. ShuffleNet (2017)
  12. ResNeXt (2017)
  13. SE-Net (2017)
  14. EfficientNet (2019)
  15. RegNet (2019)
基于深度学习的图像分类：从理论到实践
大模型应用工坊
07-05 699
想象一下，当你打开手机相册，系统自动将照片按"人物"“风景”"美食"分类；当医生通过CT影像筛查肿瘤时，AI辅助诊断系统能快速标出可疑区域；图像分类。揭开深度学习图像分类的神秘面纱，用通俗语言解释核心原理系统梳理从理论到实践的完整流程（数据→模型→训练→部署）通过实战项目让你亲手构建、训练并测试一个图像分类模型我们的讨论范围将集中在监督学习框架下的图像分类，重点讲解卷积神经网络(CNN)这一主流技术，并使用PyTorch框架完成实战。
深度学习-lecture2（图像分类）李飞飞计算机视觉
weixin_44587361的博客
06-06 1387
CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual> Recognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。今天所来了解的是图像的分类。 图像分类 一.Nearest Neighbor Classifier（最近邻分类器） 二.k-Nearest Neighbor Classifier（k-最近邻分类器） 前言 什么是图像分类？ 图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分.
经典的图像分类模型
最白の白菜的博客
02-22 6021
目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception 块GoogLeNet模型B1模块B2模块B3模块B4模块B5模块手写数字识别数据读取模型编译模型训练模型评估延伸版本InceptionV2InceptionV3ResNet残差块ResNet模型手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估 经典的图像分类模型 AlexNet 学习目标 知道Ale
图像分类模型
gezongbo的博客
04-04 5564
1. 图像分类模型 1.1 LeNet模型 该模型诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，是深度学习领域的奠基之作。其网络共涉及60k参数。该模型的基本结构为: conv1(6)>pool1>conv2(16)>pool2>fc3(120)>fc4(84)>fc5(10)>softmax,括号中的数字代表通道数。 其中，卷积（conv）层用于提取空间特征，池化（pool）层进行映射到空间均值下采样（subsample） 全连接层(fullconnection)将
Kaggle—So Easy!百行代码实现排名Top 5%的图像分类比赛
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Kaggle—So Easy!百行代码实现排名Top 5%的图像分类比赛作者：七月在线彭老师责编：翟惠良 JulyGithub: https://github.com/pengpaiSH/Kaggle_NCFM前言    根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这
图像分类模型总结
TEDDY的博客
07-21 2344
【结构变迁】 LeNet：第一个成功的卷积神经网络。 AlexNet：类似LeNet，层次更深更大。使用了层叠的卷积来抓取特征（通常是一个卷积层马上一个maxpooling层）。 ZF Net：增加了中间卷积层的尺寸，让第一层stride和filter size更小。 VGG：只使用filter size = 3和pooling size = 2 从头到尾堆叠。 GoogLeNet：较少参数量，最后一层用平均池化代替全连接层，top-1成功率提高了0.6%。 ResNet：引入了跨层连接和bat
按时间顺序列出深度学习中的图像分类模型。
02-07
1. LeNet（1998年） 2. AlexNet（2012年） ...5. ResNet（2015年） ...7. Inception-v3（2016年） 8. Xception（2016年） 9. MobileNet（2017年） 10. ShuffleNet（2017年） ...15. Big Transfer (BiT)（2020年）
基于深度学习模型的花卉图像分类代码_实战 | 基于深度学习模型VGG的图像识别（附代码）...
weixin_39608116的博客
12-23 2084
本文演示了如何使用百度公司的PaddlePaddle实现基于深度学习模型VGG的图像识别。准备工作VGG简介牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组在2014年ILSVRC提出的模型被称作VGG模型 。该模型相比以往模型进一步加宽和加深了网络结构，它的核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增...
图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV2
qq_56591814的博客
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本文详细介绍了常用的图片分类网络：ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV1-V3、ConvNeXt、EfficientNetV1、V2
2024年十大前沿图像分割模型汇总：工作机制、优点和缺点介绍
阿旭的博客
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【2024 】十大图像分割模型
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点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号图像分割是一门教会机器不是以像素，而是以物体、边界和等待被理解的故事来看待世界的艺术。图像分割是计算机视觉中的一个关键任务，它涉及将图像分割成多个部分，从而更容易分析图像内的不同物体或区域。近年来，为了在这一领域实现最先进的性能，开发了许多模型，每个模型都带来了独特的优势。下面，我们探讨了2024年的十大图像分割模型，详细说明了它们的工作原理、优点和...
经典卷积模型回顾6—轻量化模型SqueezeNet实现图像分类（matlab）
爱分享数据的一个人的博客
03-06 1834
SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），其设计目的是在使用少量的参数和计算资源的情况下，保持较高的分类性能，使用SqueezeNet在MATLAB中进行图像分类训练。 步骤1：准备数据集 首先，我们需要准备一个图像分类数据集。在本文中，我们将使用CIFAR-10数据集，其包含了10个类别的60000个32x32的RGB图像。可以在MATLAB中使用以下命令下载该数据集： ``` % 下载CIFAR-10数据集 url = 'https://www.cs.toro
[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型
moment8aVry的博客
06-20 3025
LeNet模型使用的激活函数是Sigmoid函数，优化器采用Momentum。AlexNet模型使用的激活函数是ReLU函数，优化器是Adam。上述结构是针对手写数字识别任务而设计。二、AlexNet模型。
【CNN 4个系列网络】 图像分类4 个系列模型值得一看
赖德发的博客
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InceptionV3是 Google 对 InceptionV2 的一种改进。首先，InceptionV3 设计和使用了更多种类的 Inception 模块，部分 Inception 模块将较大的方形二维卷积拆成两个较小的非对称卷积，从而大幅度节省参数量； GhostNet是华为于 2020 年提出的一种全新的轻量化网络结构。通过引入 Ghost module，大大缓解了传统深度网络中特征的冗余计算问题，使得网络的参数量和计算量大大降低； ResNeSt系列模型是 2020 年提出的。在原有的 ResN.
15种常用的深度学习图像分类模型（介绍 + 代码）
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坚强的强酸柠檬的博客
06-24 4149
这15个分类模型代表了图像分类领域中不同阶段和设计理念的典型网络架构。它们各有优缺点，且在某些方面存在联系或进化关系。优点：开创性地证明了深度卷积神经网络在图像识别任务上的有效性，使用ReLU激活函数加速训练。缺点：相对现代模型，其结构较为简单，精度有限。联系：为后续更复杂、更深的网络如VGGNet、ResNet等奠定了基础。优点：引入了Inception模块，通过并行的不同尺寸卷积核来增加网络宽度，同时保持计算量可控。缺点：网络结构较复杂，增加了理解和实现的难度。
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