常见的CNN卷积神经网络

一、FPN

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 原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。

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 二、Hourglass

通过重复自底向上和自顶向下并联合中间结果的监督用在人体姿态估计中可以很好地利用身体不同部位的空间关系。

 其中的每个子网络如下

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三、HRNet

能够在整个过程中维护高分辨率的表示。我们从高分辨率子网作为第一阶段始，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网(gradually add high-to-low resolution subnetworks)，形成更多的阶段，并将多分辨率子网并行连接。在整个过程中，我们通过在并行的多分辨率子网络上反复交换信息来进行多尺度的重复融合，使得每一个高分辨率到低分辨率的表征都从其他并行表示中反复接收信息，从而得到丰富的高分辨率表征。

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四、DLA

深层特征融合。更多的非线性操作、更大的网络往往能提高模型性能，bottleneck、residual block、concatenative connection等模块的出现，进一步增强了网络的性能和可实现性，网络架构也从最初的串行连接逐渐演变成包含skip connection的形式。

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五、ResNet

深度残差网络。随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；(个人觉得应该是网络层数太深，提取的特征在逐层转递过程中消失了，网络退化)