全网最全经典卷积神经网络架构汇总——深度学习之ILSVRC竞赛(ImageNet竞赛)优胜网络结构

近年来,卷积神经网络在图像分类领域取得了巨大进展,主要表现在ILSVRC竞赛中优胜冠军从经典的机器学习算法转向深度学习算法,尤其是卷积神经网络结构。在卷积神经网络发展的历史过程中,ILSVRC竞赛功不可没,从2012年到2017年,不断涌现出新的卷积神经网络结构,并将ILSVRC竞赛中ImageNet数据集图像分类错误率降至很低的水平,一度达到甚至超越人类的水平。

ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge,从2010年开始举办,2017年为最后一届比赛,历届比赛结果如下图所示:

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下面总结了经典或者具有里程碑意义的卷积神经网络结构:

1. LeNet5——卷积神经网络开山之作

由LeCun发表于1998年,是CNN的鼻祖。

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网络详解:

原始论文翻译:

2. AlexNet——ILSVRC 2012年冠军

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网络亮点:

  1. 采用ReLU激活函数
  2. 引入Dropout
  3. 数据增强
  4. 多GPU并行计算

网络详解:深度学习之卷积神经网络经典网络之AlexNet

原始论文翻译:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

 

8. ZFNet——ILSVRC 2013年冠军

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网络亮点:

  1. 通过反卷积可视化CNN学习到的特征

网络详解:

原始论文翻译:

3. VGGNet——ILSVRC 2014年亚军

网络亮点:

  1. 重复使用3*3的卷积核和2*2的池化层加深网络

网络详解:深度学习之卷积神经网络经典网络之VGGNet

原始论文翻译:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

 

4. GoogLeNet——ILSVRC 2014年冠军

网络亮点:

  1. 提出Inception模块,同时增加网络深度和宽度

网络详解:深度学习之卷积神经网络经典网络之GoogLeNet

5. ResNet——ILSVRC 2015年冠军

网络亮点:

  1. 提出残差模块

网络详解:深度学习之卷积神经网络经典网络之ResNet

6. DenseNet

 

7. SENet——ILSVRC 2017年冠军

网络详解:深度学习之卷积神经网络经典网络之SENet

 

 

 

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