卷积神经网络最新分类模型

卷积神经网络(CNN, Convolutional Neural Network)是一种深度学习模型，在图像识别、计算机视觉等领域取得了显著成就。近年来，有一些先进的CNN分类模型值得关注：

1. **EfficientNet**：由Google开发的一种系列模型，通过规模调整和结构改进实现了在参数数量和计算效率之间的平衡，比如EfficientNet-B7是一个非常流行的选择。

2. **ResNeXt**：基于ResNet（残差网络），通过并行处理多个滤波器组，增强了特征表示能力，例如ResNeXt-101。

3. **DenseNet**：密集连接网络(DenseNet)，它通过直接将前一层的所有输出与下一层所有输入相连接来提高信息流动，典型代表是DenseNet-169。

4. **Vision Transformer (ViT)**：虽然通常用于自然语言处理，但经过适应，Transformer也被应用到图像分类，如DeiT系列，它采用了自注意力机制。

5. **Yolov4/5**：针对目标检测任务而设计的实时高效模型，虽然不是传统的分类模型，但在物体定位方面非常先进。

这些模型都不断更新优化，以应对更大规模的数据集和更复杂的任务。为了选择适合的模型，你需要考虑任务需求、数据量和硬件限制等因素，并参考最新的研究进展和社区实践。