9 大主題卷積神經網絡的PyTorch實現是怎樣的

9 大主題卷積神經網絡的PyTorch實現是怎樣的，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

對于各種卷積神經網絡模型的實現，這里將介紹它們的 PyTorch 實現，非常有用！

1. 典型網絡（Classical network）

典型的卷積神經網絡包括：AlexNet、VGG、ResNet、InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet。

以 AlexNet 網絡為例，AlexNet 是 2012 年 ImageNet 競賽冠軍獲得者 Hinton 和他的學生 Alex Krizhevsky 設計的。AlexNet 中包含了幾個比較新的技術點，也首次在 CNN 中成功應用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等 Trick。同時 AlexNet 也使用了 GPU 進行運算加速。

AlexNet 網絡結構的 PyTorch 實現方式如下：

import torchimport torch.nn as nndef Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,padding=1):    return nn.Sequential(            nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1),            nn.BatchNorm2d(out_channels),            nn.ReLU6(inplace=True)        )def Conv1x1BNReLU(in_channels,out_channels):    return nn.Sequential(            nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),            nn.BatchNorm2d(out_channels),            nn.ReLU6(inplace=True)        )def ConvBNReLU(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding=1):    return nn.Sequential(            nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding),            nn.BatchNorm2d(out_channels),            nn.ReLU6(inplace=True)        )def ConvBN(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding=1):    return nn.Sequential(            nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding),            nn.BatchNorm2d(out_channels)        )class ResidualBlock(nn.Module):    def __init__(self, in_channels, out_channels):        super(ResidualBlock, self).__init__()        mid_channels = out_channels//2        self.bottleneck = nn.Sequential(            ConvBNReLU(in_channels=in_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=1, stride=1),            ConvBNReLU(in_channels=mid_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),            ConvBNReLU(in_channels=mid_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1),        )        self.shortcut = ConvBNReLU(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1)    def forward(self, x):        out = self.bottleneck(x)        return out+self.shortcut(x)

2.輕量級網絡（Lightweight）

輕量級網絡包括：GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet。

以 GhostNet 為例，同樣精度，速度和計算量均少于此前 SOTA 算法。GhostNet 的核心是 Ghost 模塊，與普通卷積神經網絡相比，在不更改輸出特征圖大小的情況下，其所需的參數總數和計算復雜度均已降低，而且即插即用。

GhostNet 網絡結構的 PyTorch 實現方式如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/Lightweight/GhostNet.py

3. 目標檢測網絡（ObjectDetection）

目標檢測網絡包括：SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox。

以 YOLO 系列為例，YOLO（You Only Look Once）是一種基于深度神經網絡的對象識別和定位算法，其最大的特點是運行速度很快，可以用于實時系統。目前 YOLOv3 應用比較多。

YOLOV3 網絡結構的 PyTorch 實現方式如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/ObjectDetection/YOLOv3.py

4. 語義分割網絡（SemanticSegmentation）

語義分割網絡包括：FCN、Fast-SCNN、LEDNet、LRNNet、FisheyeMODNet。

以 FCN 為例，FCN 誕生于 2014 的語義分割模型先驅，主要貢獻為在語義分割問題中推廣使用端對端卷積神經網絡，使用反卷積進行上采樣。FCN 模型非常簡單，里面全部是由卷積構成的，所以被稱為全卷積網絡，同時由于全卷積的特殊形式，因此可以接受任意大小的輸入。

FCN 網絡結構的 PyTorch 實現方式如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/SemanticSegmentation/FCN.py

5. 實例分割網絡（InstanceSegmentation）

實例分割網絡包括：PolarMask。

6. 人臉檢測和識別網絡（commit VarGFaceNet）

人臉檢測和識別網絡包括：FaceBoxes、LFFD、VarGFaceNet。

7. 人體姿態識別網絡（HumanPoseEstimation）

人體姿態識別網絡包括：Stacked Hourglass、Networks Simple Baselines、LPN。

8. 注意力機制網絡

注意力機制網絡包括：SE Net、scSE、NL Net、GCNet、CBAM。

9. 人像分割網絡（PortraitSegmentation）

人像分割網絡包括：SINet。

綜上，該 GitHub 開源項目展示了近些年來主流的 9 大類卷積神經網絡，總共包含了幾十種具體的網絡結構。其中每個網絡結構都有 PyTorch 實現方式。還是很不錯的。

看完上述內容，你們掌握9 大主題卷積神經網絡的PyTorch實現是怎樣的的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！