九大卷积神经网络 ( CNN ) 的 PyTorch 实现
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了九大卷积神经网络 ( CNN ) 的 PyTorch 实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A典型的卷积神经网络包括: AlexNet、VGG、ResNet; InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet 。
轻量级网络包括: GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet 。
目标检测网络包括: SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox 。
语义分割网络包括: FCN、Fast-SCNN、LEDNet、LRNNet、FisheyeMODNet 。
实例分割网络包括:PolarMask。
PolarMask : Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation ,2019
人脸检测和识别网络包括:FaceBoxes、LFFD、VarGFaceNet。
人体姿态识别网络包括:Stacked Hourglass、Networks Simple Baselines、LPN。
StackedHG: Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ,2016
Simple Baselines :Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking
LPN: Simple and Lightweight Human Pose Estimation
注意力机制网络包括:SE Net、scSE、NL Net、GCNet、CBAM。
人像分割网络包括:SINet。
以上是关于九大卷积神经网络 ( CNN ) 的 PyTorch 实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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