【CV第二篇】图像分类经典网络结构精选论文合集

编程入门 行业动态 更新时间:2024-10-27 13:35:23

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【CV第二篇】图像分类经典网络结构精选论文合集

开篇寄语

此身天地一蘧庐,世事消磨绿鬓疏。

毕竟几人真得鹿,不知终日梦为鱼。
                                                                             ——宋·黄庭坚


        图像分类(Image Classification)是计算机视觉四大基本任务之一,在上一篇文章中,有讲到计算机视觉四大基本任务,其中介绍了图像分类的原理,并且图像分类也是作为计算机视觉的入门任务,那么快速地吃透经典的baseline论文,无疑是最有效地入门CV的方式,也能够帮助我们快速地构建起学习其他任务的基石。正所谓,基础不牢,地动山摇!接下来,让我们认识下经典的图像分类baseline基石论文吧!!!

🚀NIPS-2012,AlexNet:深度学习CV领域划时代论文,具有里程碑意义

论文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

地址:

🚀ICLR-2015,VGGNet:开启3*3卷积堆叠时代

论文:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

地址:.1556

🚀CVPR-2015,GoogLenet v1:Google系列论文开创论文,提出多尺度卷积模块

论文:《Going deeper with convolutions》
地址:.4842

🚀arXiv-2015,GoogLenet v2: 神经网络大杀器:BN层提出

论文:《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
地址:.03167v3

🚀CVPR-2016,GoogLenet v3: 卷积分解及结构进化,超越人类精度

论文:《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》
地址:.00567

🚀arXiv-2016,GoogLenet v4: Inception与ResNet结构的尝试

论文:《Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》
地址:.07261


🚀CVPR-2016,ResNet:工业界标杆模型,最具影响力的卷积神经网络

论文:《Deep Residual Learning for Image Recognition》

地址:.03385.pdf
 

🚀CVPR-2017,ResNeXt:何恺明团队对ResNet重大改进

论文:《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》
地址:.05431


🚀CVPR-2017,DenseNet:ResNet的改进,2016-ILSVRC冠军

论文:《Densely Connected Convolutional Networks》

地址:.06993.pdf

🚀TPAMI-2017,SENet:引入注意力机制的卷积神经网络,2017-ILSVRC(最后一届)冠军

论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》
地址:.01507v2.pdf

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