CNN-Architectures

卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）是深度学习领域中的一种核心模型，尤其在图像识别、图像分类、物体检测、语义分割等视觉任务中表现卓越。本资源"CNN-Architectures"可能包含对不同CNN架构的详细探讨，可能是源代码、论文介绍或者教程资料，但由于具体信息有限，我将主要根据常见和重要的CNN架构来展开讨论。 1. **LeNet**：由Yann LeCun等人在1998年提出的，是最早的CNN结构之一，主要用于手写数字识别。它包含卷积层、池化层以及全连接层，开启了深度学习在计算机视觉领域的应用。 2. **AlexNet**：2012年，Alex Krizhevsky等人在ImageNet竞赛中使用AlexNet取得突破性成绩，打破了传统特征提取方法的局限。AlexNet加深了网络深度，引入了ReLU激活函数，减少了梯度消失问题，并采用数据增强来增加模型泛化能力。 3. **VGGNet**：由牛津大学的Visual Geometry Group在2014年提出，特点是使用非常小的3x3卷积核构建深网络，通过堆叠多层来增加模型复杂度。VGG16和VGG19是其代表作，尽管参数量大，但在图像分类任务上表现优秀。 4. **GoogLeNet (Inception Network)**：2015年由Google的Szegedy等人提出，其创新在于引入了Inception模块，同时考虑不同大小的卷积核，提高了计算效率，降低了模型复杂度。 5. **ResNet**：2015年，He等人提出了残差网络，通过引入残差块解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得网络可以训练到数百甚至数千层，如ResNet-152。 6. **DenseNet**：Huang等人在2017年提出的稠密连接网络，每个层的输入包含所有前一层的输出，这样增强了特征的传播，减少了参数数量，提高了模型性能。 7. **YOLO (You Only Look Once)**：一种实时目标检测系统，由Redmon等人在2016年提出，将图像分割为网格并直接预测每个网格的边界框和类别，实现了快速高效的物体检测。 8. **SSD (Single Shot MultiBox Detector)**：Liu等人在2016年提出的单阶段目标检测框架，通过在不同尺度的特征图上预测边界框，避免了两阶段检测器的复杂性。 9. **Mask R-CNN**：He等人在2017年提出的，基于 Faster R-CNN 的实例分割模型，可以同时进行目标检测和像素级语义分割。 这些CNN架构各有特色，适应不同的任务需求。学习和理解这些模型有助于深入掌握深度学习在图像处理中的应用。在实际项目中，通常会根据任务需求选择或融合不同的架构，或者通过迁移学习来预训练模型，进一步提高模型性能。对于HTML标签的关联，可能意味着这个资源包含了用HTML编写的网页文档，用于解释和展示这些CNN架构的原理和实现细节。