现在比较新的CNN模型基准模型有哪些？

### 当前最新的CNN模型基准及常用模型 #### 常见的CNN模型分类及其特点 现代卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的发展主要集中在提高模型性能的同时减少资源消耗。研究方向通常分为两类：一种是对预训练的大规模复杂模型进行压缩，从而获得更小的模型；另一种则是直接设计轻量化的小型模型并对其进行优化训练[^1]。 以下是几种常见的CNN架构以及它们的主要特性： 1. **VGG系列** VGG是由牛津大学视觉几何组提出的经典深度学习框架之一。它通过堆叠多个小型滤波器来构建深层结构，虽然简单有效，但由于层数较深且每层都有大量参数，因此计算成本较高。 2. **ResNet (残差网络)** ResNet引入了跳跃连接机制解决了梯度消失问题，并允许训练非常深的网络。这种创新使得更深的网络能够被成功训练出来，在ImageNet竞赛中取得了优异成绩。然而随着网络加深，其内存占用也会相应增加[^2]。 3. **DenseNet (密集连接网络)** DenseNet进一步扩展了这一理念，让每一层都与其他所有层相连形成稠密块(dense blocks)，这样不仅促进了特征重用还减少了冗余表示的学习需求。相比传统方法来说,DenseNets往往具有更高的效率和更好的泛化能力. 4. **EfficientNet** EfficientNet采用复合缩放法统一调整宽度、深度和分辨率三个维度实现最佳权衡点。这种方法可以在不牺牲太多准确性的情况下极大地减小模型尺寸与推理时间开销。它是目前最高效的通用图像分类解决方案之一[^2]. 5. **MobileNet 和 ShuffleNet 系列** MobileNet利用深度可分离卷积(deepwise separable convolutions)技术大幅降低了运算量;而ShuffleNet则借助通道混洗操作(channel shuffle operation),在保证一定精确率前提下再次削减FLOPs数目的同时维持较高的运行速率[^2]. 6. **Vision Transformers(ViT)** 尽管严格意义上不属于传统的CNN范畴,Vision Transformer近年来因其卓越的表现力逐渐成为主流趋势的一部分.ViT将图片分割成固定大小patch序列后再输入到transformer encoder里处理,打破了以往仅靠局部感受野局限性的束缚,展现出强大的全局理解能力和迁移潜力.[^no_reference] 7. **Swin Transformer** 作为ViT的一种改进版本,Swin transformer采用了分层次的设计思路——即先在一个较小范围内建立初步关系再逐步扩大范围直至覆盖整个视野区域.Such hierarchical architecture enables Swin transformers to capture both local and global patterns effectively while maintaining computational efficiency comparable with state-of-the-art convolution-based models like EfficientNet-B7 or RegNetY-32GF on ImageNet dataset benchmarks.[^no_reference] ```python import torch from torchvision.models import resnet50, mobilenet_v2, efficientnet_b0 # Example of loading pre-trained models from PyTorch's model zoo. resnet_model = resnet50(pretrained=True) mobile_net = mobilenet_v2(pretrained=True) efficient_net = efficientnet_b0(pretrained=True) print(resnet_model) print(mobile_net) print(efficient_net) ``` 以上代码展示了如何使用PyTorch加载几个典型的预先训练过的CNN模型实例。 --- ####