AlexNet
“ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的记录。
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SqueezeNet
相比了比AlexNet少50倍的参数,达到了AlexNet相同的精度!
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GoogLeNet
GoogLeNet是ILSVRC 2014的冠军,文章”Going Deeper with Convolutions”。
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VGGnet
VGGnet是Oxford的Visual Geometry Group的team,ILSVRC 2014上第二名。
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Residual Network
“Deep Residual Learning for Image Recognition”是ILSVRC 2015的冠军,现在最强大的网络模型。
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