Содержание
AlexNet
AlexNet, разработанный в 2012 году Алексеем Кравицем и Илей Сосинским, стал прорывом в области глубокого обучения. Он состоит из пяти сверточных слоев и трех полносвязных слоев, и стал первой нейронной сетью, победившей на соревновании ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.
VGGNet
VGGNet, представленный Визуальной геометрией и группой обнаружения Оксфорда в 2014 году, представляет собой глубокую нейронную сеть с 19 слоями. Его простая структура и небольшие (3×3) сверточные фильтры сделали его популярным инструментом для многих задач компьютерного зрения.
GoogLeNet (Inception)
GoogLeNet, представленный Google в 2014 году, внедрил модуль Inception, который позволяет сети эффективно использовать свертки разных размеров. Это позволяет сети извлекать признаки на разных уровнях абстракции, что делает ее эффективной для распознавания объектов.
ResNet
ResNet, предложенный Microsoft в 2015 году, представляет собой глубокую нейронную сеть, которая внедряет блоки с пропуском (skip connections), позволяющие эффективно обучать глубокие модели без проблемы затухающего градиента.
MobileNet
MobileNet, разработанный Google в 2017 году, оптимизирован для использования на мобильных устройствах. Он использует глубокие сверточные сети с операцией свертки в глубину, что позволяет снизить количество параметров и размер модели, сохраняя при этом высокую точность.
DenseNet
DenseNet, представленный в 2017 году, представляет собой модель, в которой каждый слой соединен с каждым другим слоем внутри блока. Это позволяет эффективно использовать признаки с разных уровней, улучшая градиентный поток и обучение.
EfficientNet
EfficientNet, представленный Google в 2019 году, оптимизирован для достижения максимальной точности при ограниченных ресурсах. Он использует методы масштабирования глубины, ширины и разрешения модели для достижения лучших результатов.
ResNeXt
ResNeXt, представленный в 2017 году, представляет собой архитектуру, в которой блоки с несколькими путями используются для извлечения признаков. Это позволяет увеличить масштабируемость модели и повысить ее точность.
SqueezeNet
SqueezeNet, разработанный в 2016 году, является моделью с низким разрешением, которая использует только 50 раз меньше параметров, чем AlexNet, но при этом сохраняет сопоставимую точность. Его компактный размер делает его идеальным выбором для мобильных и встроенных устройств.
Inception-ResNet-v2
Inception-ResNet-v2, разработанный Google в 2016 году, объединяет идеи из Inception и ResNet, создавая глубокую и эффективную модель для распознавания изображений. Его архитектура включает в себя блоки Inception и skip connections, что позволяет ему достигать высокой точности на различных наборах данных.
Заключение
Эти сверточные нейронные сети представляют собой лучшие инструменты для задач компьютерного зрения и обработки изображений в настоящее время. Их разнообразие и эффективность делают их незаменимыми в различных приложениях, начиная от распознавания объектов до автоматического анализа медицинских изображений.
Так же рекомендую! Вдруг и это будет интересно:
