大家好,我是K同学啊!

今天和大家分享一下自1998~2022年来,涌现出来的那些优秀的图像识别算法模型。

目录(按出版年份排序)

  • 1. LeNet-5 (1998)
  • 2. AlexNet (2012)
  • 3. VGG-16 (2014)
  • 4. Inception-v1 (2014)
  • 5. Inception-v3 (2015)
  • 6. ResNet-50 (2015)
  • 7. Xception (2016)
  • 8. Inception-v4 (2016)
  • 9. Inception-ResNet-V2 (2016)
  • 10. ResNeXt-50 (2017)
  • 11. RegNet(2020)
  • 12. ConvNeXt(2022)

1. LeNet-5 (1998)

⭐️ 简介

LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”,它是最简单的架构之一。LeNet-5有 2 个卷积层和 3 个全连接层,有大约 60,000 个参数

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