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DenseNet

DenseNet

背景介绍

  DenseNet:作为CVPR2017年的Best Paper，DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维，通过特征重用和旁路,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了梯度消失问题的产生。

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ResNeXt

ResNeXt

背景介绍

  ResNeXt:是2017年发表于CVPR的一个模型，是ResNet网络的升级版本。和Inception-ResNet类似，Inception-ResNet可以认为是Inception模型的基础上吸收ResNet残差思想，而ResNext则可以认为是ResNet模型的基础上吸收Inception分块合并思想。

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Inception-ResNet-V2

Inception-ResNet-V2

背景介绍

  Inception-ResNet-V2:和Inception-V4，Inception-ResNet-V1于2017年发表在AAAI同一篇文章中，三者的网络结构基本相同。结合了Inception-V3和ResNet的优点而成的深度学习网络。

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Inception-V3

Inception-V3

背景介绍

  Inception-V3:由谷歌公司2015年提出，初始版本是GoogleNet，是2014年ILSVRC竞赛的第一名，是一个较为复杂的图像特征提取模型。

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ResNet

ResNet

背景介绍

  ResNet:由华人学者何凯明大神于2015年提出，其主要体现出了残差相连的优势，故简称ResNet，是2015年ILSVRC竞赛的第一名，是一个很好的图像特征提取模型。

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VGG

VGG

背景介绍

  VGG:来源于牛津大学视觉几何组Visual Geometry Group，故简称VGG，是2014年ILSVRC竞赛的第二名，是一个很好的图像特征提取模型。

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