深度学习网络结构汇总(21种网络结构)

时间:2024-03-16 19:56:12

1.LeNet-5

论文《Gradient-based learning applied to document recognition》 
web:http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ 

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2.AlexNet

论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 

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3.ZFNet

论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1311.2901 
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4.Network In Network


论文《Network In Network》 
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5.VGG


论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 
web:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/ 
slides:http://www.robots.ox.ac.uk/~karen/pdf/ILSVRC_2014.pdf 

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6.GoogLeNet(Inception V1)

论文《Going Deeper with Convolutions》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1409.4842 

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7.Inception V2
论文《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 

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8.Inception V3
论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1512.00567

一个5×5的卷积核可以由2次3×3的卷积代替 

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一个3×3的卷积核可以由1×3和3×1的卷积代替 

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原始Inception结构 

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把5×5的卷积由2次3×3的卷积代替后的Inception结构 

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把n×n的卷积由1×n和n×1的卷积代替后的Inception结构 

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9.Inception V4,Inception-ResNet
论文《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1602.07261

Inception-v4

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Stem 

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Inception-A 

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Reduction-A 

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Inception-B 

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Reduction-B 

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Inception-C 

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Inception-ResNet-v1

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Inception-ResNet-v2

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10.ResNet
论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1512.03385 

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11.SqueezeNet
论文《SqueezeNet:AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and 0.5MB model size》 

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12.DenseNet
论文《Densely Connected Convolutional Networks》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1608.06993 

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13.Xception
论文《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1610.02357 

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14.ResNeXt
论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1611.05431 

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15.PolyNet
论文《PolyNet: A Pursuit of Structural Diversity in Very Deep Networks》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1611.05431 

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16.MobileNet
论文《MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》 
 
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17.ShuffleNet
论文《ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》 

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18.DPN
论文《Dual Path Networks》 
arxiv:https://arxiv.org/abs/1707.01629 

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19.NASNet
论文《Learning transferable architectures for scalable image recognition》 
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20.SENet
论文《Squeeze-and-Excitation Networks》 

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21.MobileNet v2
论文《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks:Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation》 

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