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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
原文链接:【CV第二篇】图像分类经典网络结构精选论文合集开篇寄语\x0d\x0a此身天地一蘧庐,世事消磨绿鬓疏。\x0d\x0a毕竟几人真得鹿,不知终日梦为鱼。——宋·黄庭坚=MzI1MzUyMTMwOA==&mid=2247484551&idx=1&sn=81ed287702dd753503facdf073f0b144&chksm=e9d27874dea5f162097bff6c2ec10dc1ee10d5211f320106ed67ee075b1d631813363295e899&token=401299101&lang=zh_CN#rd
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