常用的几种CNN网络结构github代码与论文汇总——keras

常用的几种CNN网络（AlexNet，GoogleNet，VGG，ResNet，DenseNet，inceptionV4）适合初学者

Keras安装和配置指南(Linux/Windows)

    https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/
    https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_windows/keras-based

具体的可以运行的github代码，可以参考如下链接：

AlexNet

    https://github.com/ZiliangWang0505/Alexnet_with_keras
    
GoogleNet

    https://github.com/pinae/GoogLeNet-Keras-Test
    
VGG
    https://github.com/geifmany/cifar-vgg
    
ResNet
    https://github.com/raghakot/keras-resnet
    
DenseNet
    https://github.com/titu1994/DenseNet
    
inceptionV4
    https://github.com/kentsommer/keras-inceptionV4
    
具体的论文

    AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
        https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
    
    GoogleNet: Going Deeper with Convolutions
        https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf

    VGG: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
        https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf
        
    ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition 
        https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
        
    DenseNet: Densely Connected Convolutional Networks 
        https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf
        
    inceptionV4: Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
        https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf
    
常见CNN网络结构的详解和代码实现
    也有小伙伴已经总结出更详细的版本，这个版本是简单的，方便大家直接下载复现运用，希望对大家有所帮助。

    https://blog.csdn.net/u012897374/article/details/79199935