深度学习-关于图像分类的经典10篇文章
AI算法与图像处理
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· 2020-09-23
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本文介绍十年来最佳图像分类论文,来帮助你快速学习计算机视觉
前言
1998年:LeNet
2012年:AlexNet
2014年:VGG
2014年:GoogLeNet
2015年:批量标准化
2015: ResNet
2016年:Xception
2017年:MobileNet
2017年:NASNet
2019年:效率网
阅读更多
2014年:SPPNet
2016年:DenseNet
2017年:SENet
2017年:ShuffleNet
2018年:Bag of Tricks
结论
参考文献
Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, Gradient-based Learning Applied to Document Recognition http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition https://arxiv.org/abs/1409.1556 Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich, Going Deeper with Convolutions https://arxiv.org/abs/1409.4842 Sergey Ioffe, Christian Szegedy, Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift https://arxiv.org/abs/1502.03167 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, Deep Residual Learning for Image Recognition https://arxiv.org/abs/1512.03385 François Chollet, Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions https://arxiv.org/abs/1610.02357 Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam, MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application https://arxiv.org/abs/1704.04861 Barret Zoph, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, Quoc V. Le, Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition https://arxiv.org/abs/1707.07012 Mingxing Tan, Quoc V. Le, EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks https://arxiv.org/abs/1905.11946 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition https://arxiv.org/abs/1406.4729 Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, Kilian Q. Weinberger, Densely Connected Convolutional Networks https://arxiv.org/abs/1608.06993 Jie Hu, Li Shen, Samuel Albanie, Gang Sun, Enhua Wu, Squeeze-and-Excitation Networks https://arxiv.org/abs/1709.01507 Xiangyu Zhang, Xinyu Zhou, Mengxiao Lin, Jian Sun, ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices https://arxiv.org/abs/1707.01083 Tong He, Zhi Zhang, Hang Zhang, Zhongyue Zhang, Junyuan Xie, Mu Li, Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks https://arxiv.org/abs/1812.01187
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