【学习】常用的分类网络

1. LeNet

  • 提出时间:1998年
  • 最新版本:原始版本
  • 使用的数据集格式:MNIST(28x28灰度图像)
  • 优点
    • 结构简单,易于理解和实现。
    • 对于小规模图像数据集(如MNIST)有很好的表现。
  • 缺点
    • 难以扩展到更复杂和更大规模的数据集。
    • 网络深度较浅,特征提取能力有限。

2. AlexNet

  • 提出时间:2012年
  • 最新版本:原始版本
  • 使用的数据集格式:ImageNet(224x224彩色图像)
  • 优点
    • 在ImageNet竞赛中首次显著超过传统方法,推动了深度学习的发展。
    • 采用ReLU激活函数,加速了训练过程。
  • 缺点
    • 模型较大,训练时间长。
    • 需要大量的计算资源(特别是显存)。

3. VGG

  • 提出时间:2014年
  • 最新版本:VGG-19
  • 使用的数据集格式:ImageNet(224x224彩色图像)
  • 优点
    • 结构简单,只有3x3卷积核,便于理解和实现。
    • 深度较深,可以提取更复杂的特征。
  • 缺点
    • 参数量大,模型庞大。
    • 计算资源需求高,训练时间长。

4. Inception (GoogLeNet)

  • 提出时间:2014年
  • 最新版本:Inception-v4
  • 使用的数据集格式:ImageNet(299x299彩色图像)
  • 优点
    • 使用Inception模块,显著减少了参数量。
    • 具有较高的计算效率和准确性。
  • 缺点
    • 结构复杂,不易理解和实现。
    • 训练和调参较为困难。

5. ResNet

  • 提出时间:2015年
  • 最新版本:ResNet-152
  • 使用的数据集格式:ImageNet(224x224彩色图像)
  • 优点
    • 引入残差模块,解决了深度神经网络的退化问题。
    • 可以训练非常深的网络(超过100层)。
  • 缺点
    • 计算开销较大,训练时间长。
    • 残差连接的设计增加了模型的复杂性。

6. DenseNet

  • 提出时间:2017年
  • 最新版本:DenseNet-264
  • 使用的数据集格式:ImageNet(224x224彩色图像)
  • 优点
    • 使用密集连接,促进特征的重用,减少梯度消失。
    • 参数量相对较少,计算效率高。
  • 缺点
    • 结构复杂,内存消耗较大。
    • 对硬件要求较高,训练时间长。

7. EfficientNet

  • 提出时间:2019年
  • 最新版本:EfficientNet-B7
  • 使用的数据集格式:ImageNet(224x224彩色图像)
  • 优点
    • 利用复合缩放方法,在参数和计算量之间取得平衡。
    • 在多个任务上表现出色,效率高。
  • 缺点
    • 架构复杂,不易理解和实现。
    • 需要大量的超参数调节。

数据集

这些网络大多使用ImageNet数据集进行训练和测试。ImageNet数据集包含超过一千万张有标签的图像,分为1000个类别,图像通常是RGB彩色图像,大小为224x224或299x299。

选择合适的网络

选择合适的分类网络主要取决于具体的应用场景和资源条件:

  • 对于资源有限的小型项目,可以选择LeNet或VGG。
  • 对于需要高精度和有较多计算资源的项目,可以选择ResNet或EfficientNet。
  • 如果需要高效且参数少的模型,可以考虑DenseNet或Inception。

这些网络各有优缺点,开发者应根据具体需求进行选择。

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