九大卷积神经网络 ( CNN ) 的 PyTorch 实现

Question

如题所述

Answer 1

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。