计算机视觉四大任务模型汇总
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计算机视觉中有四大核心任务:
1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务 和 4-关键点检测任务
文章1:
文章2:
不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:
(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)
1-分类任务模型
| 序号 | 模型 | ipynb模型的github链接 |
| 1 | LeNet | https://github.com/udacity/CarND-LeNet-Lab |
| 2 | AlexNet | https://github.com/Fannjh/AlexNet-TF |
| 3 | VGGNet | https://github.com/Fozan-Talat/Image-Classifier-VGG |
| 4 | GoogLeNet | GitHub - AbdelrahmanShehata482/CNN-project: CNN_Project (py and ipynb code ) (Vgg16-GoogleNet from scratch) |
| 5 | ResNet | GitHub - ry/tensorflow-resnet: ResNet model in TensorFlow |
| 6 | DenseNet | GitHub - titu1994/DenseNet: DenseNet implementation in Keras |
| 7 | MobileNet | https://github.com/Zehaos/MobileNet |
| 8 | EfficientNet | https://github.com/qubvel/efficientnet |
| 9 | SVM(支持向量机) | https://github.com/Think103/- |
2-目标检测任务模型
| 序号 | 模型 | ipynb模型的github链接 |
| 1 | R-CNN(已过时) | |
| 2 | Fast R-CNN(已过时) | |
| 3 | Faster R-CNN | GitHub - kbardool/Keras-frcnn: Keras Implementation of Faster R-CNN |
| 4 | YOLO | https://github.com/ultralytics/yolov5 |
| 5 | SSD | https://github.com/lufficc/SSD |
| 6 | RetinaNet | https://github.com/fizyr/keras-retinanet |
| 7 | Mask R-CNN | https://github.com/SanmathiK/PedNet |
| 8 | EfficientDet | GitHub - xuannianz/EfficientDet: EfficientDet (Scalable and Efficient Object Detection) implementation in Keras and Tensorflow |
| 9 | CenterNet | https://github.com/xingyizhou/CenterNet |
3-目标分割任务模型
4-关键点检测任务模型
需要说明,上表中模型名称并不单指某个模型,而是一类模型统称,如YOLO模型实际包括了yolov1~yolov10的10个系列。
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