用于特征提取的CNN的变体的网络有哪些，比如，VGG，ResNet

除了VGG和ResNet，还有很多用于特征提取的CNN变体的网络，例如：

1. Inception系列网络，其主要特点是使用了多个不同尺寸的卷积核来提取特征。

2. MobileNet系列网络，其主要特点是使用了深度可分离卷积来减少网络参数量和计算量。

3. DenseNet，其主要特点是在网络中增加了密集连接，使得特征可以更好地传递和重用。

4. SqueezeNet，其主要特点是使用了1x1卷积核来减少网络参数量和计算量。

5. ShuffleNet，其主要特点是使用了组卷积和通道重排等技术来减少计算量和内存消耗。

6. NASNet，其主要特点是使用了神经架构搜索算法来自动搜索最优的网络结构。

这些网络在不同场景下都有着出色的表现和应用。

相关问题

用于场景文本识别特征提取的网络有哪些，各有什么特点

用于场景文本识别特征提取的网络主要有以下几种，各有不同的特点：

1. VGG：VGG网络是一个经典的卷积神经网络，其主要特点是使用小尺寸的卷积核和小步长来构建深度网络，能够提取局部特征，并且具有较好的泛化性能。

2. ResNet：ResNet网络是一个深度残差网络，其主要特点是使用残差连接来解决深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，能够提取更加复杂的特征。

3. CRNN：CRNN网络是一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的混合网络，能够同时对文本的空间和时间信息进行建模，具有较好的鲁棒性和识别率。

4. EAST：EAST网络是一种基于FCN的场景文本检测网络，其主要特点是使用了特定的卷积层和池化层来实现密集的文本区域检测。

5. CTPN：CTPN网络是一种基于RNN的场景文本检测网络，其主要特点是使用了LSTM来实现文本行的端到端检测。

6. FOTS：FOTS网络是一种基于注意力机制的端到端的场景文本识别网络，其主要特点是使用注意力机制来实现字符识别和单词识别，能够有效地处理不规则文本。

这些网络在场景文本识别中都有着出色的表现和应用。

常用的特征提取网络有哪些

常用的特征提取网络有以下几种：

1. AlexNet：AlexNet是一种经典的深度卷积神经网络，它在ImageNet图像分类比赛中获得了第一名，其特征提取能力较强。

2. VGGNet：VGGNet是一种非常经典的卷积神经网络，它采用了非常小的卷积核，但是网络非常深，能够提取出非常丰富的特征。

3. ResNet：ResNet是一种非常深的卷积神经网络，它采用了残差块的设计，避免了梯度消失问题，因此能够训练非常深的网络，提取出非常丰富的特征。

4. Inception：Inception是一种非常复杂的卷积神经网络，它采用了多个卷积核的设计，能够提取出不同尺度、不同层次的特征，从而提高分类准确率。

5. MobileNet：MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，它采用了深度可分离卷积的设计，减少了计算量和参数量，能够在移动设备上实现实时图像处理。

这些特征提取网络在不同的任务中都有着广泛的应用，选择合适的特征提取网络可以提高模型的性能。