图像分类中常见的模型主要有:
i、LeNet
LeNet 是最早的 CNN 模型,用于手写数字图像分类。
主要包括卷积层和池化层。
ii、AlexNet
AlexNet 在 2012 年画时代,采用 ReLU 函数和 Dropout 技术。
提高了 CNN 在图像分类上的效果。
iii、VGGNet
VGGNet采用更多的小型卷积核,网络更深。
iv、GoogleNet
GoogleNet 使用 Inception 模块,更高效地组合不同尺寸的卷积。
v、ResNet
ResNet 使用残差结构,解决了深层网络效能下降的问题。
vi、DenseNet
DenseNet 每一层与所有之前层都有连接,信息流畅。效果好。
vii、ENet
ENet的模型架构仅有13 layers,计算速度很快。
总的来说,图像分类中常用的 CNN 模型主要包括:
- LeNet
- AlexNet
- VGGNet
- GoogleNet
- ResNet
- DenseNet
- ENet
它们的主要特征为:
- LeNet 建立基础架构
- AlexNet 提升精度
- VGGNet 深化网络结构
- GoogleNet 提高效率
- ResNet 解决网络退化问题
- DenseNet信息流畅
- ENet 计算速度快
这些模型各有侧重,在复杂度和性能上存在trade-off。需要综合考虑任务需求和计算资源来选择最合适的模型。