你应该知道的，十二大CNN算法

大家好，我是K同学啊！

今天和大家分享一下自1998~2022年来，涌现出来的那些优秀的图像识别算法模型。

1. LeNet-5 (1998)

⭐️ 简介

LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络。LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”，它是最简单的架构之一。LeNet-5有 2 个卷积层和 3 个全连接层，有大约 60,000 个参数。

论文

• 论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
• 作者：Yann LeCun、Léon Bottou、Yoshua Bengio 和 Patrick Haffner
• 发表于： IEEE Proceedings of the IEEE (1998)

实战案例

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2. AlexNet (2012)

⭐️ 简介

AlexNet 由Alex Krizhevsky于2012年提出，夺得2012年ILSVRC比赛的冠军，top5预测的错误率为16.4%，远超第一名。AlexNet采用8层的神经网络结构，5个卷积层和3个全连接层（3个卷积层后面加了最大池化层），模型参数个数为60M。AlexNet主要的变化在于激活函数采用了Relu（是第一个将流线性单元 (ReLU) 实现为激活函数的模型）、使用Dropout代替正则降低过拟合。

论文

• 论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
• 作者：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton。加拿大多伦多大学。
• 发表于：NeurIPS 2012

论文

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3. VGG-16 (2014)

⭐️ 简介

截至到2014，由于加深网络成了提高深度神经网络性能最直接的方法，CNN开始变得越来越深入。Visual Geometry Group (VGG) 团队发明了 VGG-16，它有 13 个卷积层和 3 个全连接层，同时继承了 AlexNet 的 ReLU 传统。该网络在 AlexNet 上堆叠了更多层，并使用了更小的过滤器（2×2 和 3×3）。它由138M个参数组成，占用大约500MB的存储空间。与此同时，他们还设计了一个更深的变体，VGG-19。

论文

• 论文：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
• 作者：Karen Simonyan、Andrew Zisserman。英国牛津大学。
• arXiv 预印本，2014

实战案例

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• 深度学习100例-卷积神经网络（VGG-16）猫狗识别 | 第21天

4. Inception-v1 (2014)

⭐️ 简介

Inception-v1 是 Inception 网络的第一个版本，Inception V1在GoogLeNet基础之上，为了减少5x5卷积的计算量，在3x3conv前、5x5conv前、3x3max pooling后分别加上1x1的卷积核，起到减少总的网络参数数量的作用（参数总量为5M）。其主体是Inception模块，Inception模块的体系结构设计是近似稀疏结构研究的产物。

Inception V1相比GoogLeNet原始版本进行了如下改进：

• 为了减少5x5卷积的计算量，在3x3conv前、5x5conv前、3x3max pooling后分别加上1x1的卷积核，减少了总的网络参数数量；
• 网络最后层采用平均池化（average pooling）代替全连接层，该想法来自NIN（Network in Network），事实证明这样可以将准确率提高0.6%。但是，实际在最后还是加了一个全连接层，主要是为了方便对输出进行灵活调整；
• 网络中仍然使用Dropout ;
• 为了避免梯度消失，网络额外增加了2个辅助的softmax用于向前传导梯度（辅助分类器）。辅助分类器是将中间某一层的输出用作分类，并按一个较小的权重（0.3）加到最终分类结果中，这样相当于做了模型融合，同时给网络增加了反向传播的梯度信号，也提供了额外的正则化，对于整个网络的训练很有裨益。在实际测试时，这两个额外的softmax会被去掉。

论文

• 论文：Going Deeper with Convolutions
• 作者：Christian Szegedy、Wei Liu、Yangqing Jia、Pierre Sermanet、Scott Reed、Dragomir Anguelov、Dumitru Erhan、Vincent Vanhoucke、Andrew Rabinovich。谷歌、密歇根大学、北卡罗来纳大学
• 发表于：2015 年 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)

5. Inception-v3 (2015)

⭐️ 简介

Inception-v3 是 Inception-v1 的继承者，有24M个参数。Inception-v2是 v3 的早期原型，因此它与 v3 非常相似但不常用。当作者提出 Inception-v2 时，他们对其进行了许多实验，并记录了一些成功的调整。Inception-v3 是包含这些调整的网络（调整优化器、损失函数以及向辅助网络中的辅助层添加批量归一化）

Inception-v2 和 Inception-v3 的动机是避免 代表性瓶颈 representational bottlenecks （这意味着大幅减少下一层的输入维度）并通过使用因子分解方法进行更有效的计算。

注意：
模块的名称（Stem，Inception-A，Inception-B等）直到其更高版本即Inception-v4和Inception-ResNets才用于此版本的Inception。

✨ 与之前的版本Inception-v1 相比有什么改进？

1. 将 n×n 卷积分解为非对称卷积：1×n 和 n×1 卷积
2. 将 5×5 卷积分解为两个 3×3 卷积操作
3. 将 7×7 替换为一系列 3×3 的卷积
4. 网络输入从224x224变为了299x299

刊物

• 论文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
• 作者：Christian Szegedy、Vincent Vanhoucke、Sergey Ioffe、Jonathon Shlens、Zbigniew Wojna。谷歌，伦敦大学学院
• 发表于：2016 年 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)

实战案例

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6. ResNet-50 (2015)

⭐️ 简介

从上面的几个 CNN 中，我们可以看到神经网络的层数越来越多，并获得了更好的性能。但是随着网络深度的增加，准确度会逐渐饱和然后迅速下降。微软研究院的人用 ResNet 解决了这个问题——使用跳过连接（又名快捷连接，残差），同时构建更深层次的模型。

ResNet 是批标准化的早期采用者之一（由 Ioffe 和 Szegedy 撰写的批规范论文于 2015 年提交给 ICML）。上图是 ResNet-50，有26M参数。

论文

• 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition
• 作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun. Microsoft
• 发表于：2016 年 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)

实战案例

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7. Xception (2016)

⭐️ 简介

Xception 是由 Inception 改进而来，其中 Inception 模块已替换为深度可分离卷积。它的参数数量也与 Inception-v1 ( 23M )大致相同。

• 首先，跨通道（或跨特征图）相关性由 1×1 卷积捕获。
• 因此，通过常规的 3×3 或 5×5 卷积捕获每个通道内的空间相关性。

将这个想法发挥到极致意味着对每个通道执行 1×1 ，然后对每个输出执行 3×3 。这与用深度可分离卷积替换 Inception 模块相同。

论文

• 论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
• 作者：François Chollet. Google.
• 发表于：2017 IEEE 计算机视觉与模式识别会议 (CVPR)

实战案例

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8. Inception-v4 (2016)

⭐️ 简介

Inception-v4，参数量大小为43M，由谷歌在 Inception-v3 的基础上改进而来。主要区别在于 Stem 模块和 Inception-C 模块中的一些细微变化。

✨ 与之前的版本Inception-v3 相比有什么改进？

1. Stem 模块的变化。
2. 添加更多 Inception 模块。
3. 对每个模块使用了相同数量的过滤器。

论文

• 论文：Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
• 作者：Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alex Alemi. Google.
• 发表于： 第三十届 AAAI 人工智能会议论文集

9. Inception-ResNet-V2 (2016)

在与Inception-v4相同的论文中，同一作者还介绍了Inception-ResNets系列Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2。

✨ 与之前的版本Inception-v3 相比有什么改进？

1. 将 Inception 模块转换为Residual Inception 块。
2. 添加更多 Inception 模块。
3. 在 Stem 模块之后添加了一种新型的 Inception 模块（Inception-A）。

论文

• 论文：Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
• 作者：Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alex Alemi. Google
• 发表于： 第三十届 AAAI 人工智能会议论文集

实战案例

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10. ResNeXt-50 (2017)

⭐️ 简介

ResNeXt-50是一个用于图像分类的简单、高度模块化的网络结构。

作者提出 ResNeXt-50 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。因此本文提出的 ResNeXt-50 结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的数量。

论文

• 论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
• 作者：Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming He. University of California San Diego, Facebook Research
• 发表于：2017 IEEE 计算机视觉与模式识别会议 (CVPR)

11. RegNet（2020）

⭐️ 简介

2020年以来，NAS（Neural Architecture Search） 网络搜索技术非常火，但这对计算资源要求也比较高（都是大厂玩的东西）。包括这篇论文中的RegNet也有使用到NAS技术。但在论文中作者一再强调这篇论文与之前的一些NAS论文不同（例如MobileNetv3，EfficientNet），之前的一些有关NAS的论文都是在给定的设计空间（designed search space）中通过搜索算法去搜索出一组最佳参数组合。但在这篇论文中作者要探究的是如何去设计设计空间（design design spaces）并发现一些网络的通用设计准则（network design principles），而不是仅仅去搜索出一组参数。

网络特点

• RegNet 比 RestNet 在小计算量情况下表现好
• RegNet 比 EfficientNet 在大计算时情况下表现好

论文

• Designing Network Design Spaces

官方代码

• https://github.com/facebookresearch/pycls

12. ConvNeXt（2022）

⭐️ 简介

ConvNeXt 靠卷积结构便达到了ImageNet Top-1的准确率，并没有特别复杂或者创新的结构，它的每一个网络细节都是已经在不止一个网络中被采用。而就是靠这些边角料的互相配合。

它的形式思路：Transformer或者Swin-Transformer怎么做，我也对应的调整，效果好就保留。当然这些边角料的摸索也是需要大量的实验数据支撑的，是一个耗时耗力耗资源的过程。

ConvNeXt提供了多个参数尺度的模型，他们的参数结构和在ImageNet-1K的Top-1的准确率如下表所示。

论文

• A ConvNet for the 2020s

官方代码

• https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt

本文所提到的模型，你可以在下面的链接中找到调用方式

• https://pytorch.org/vision/stable/models.html
• https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications