现阶段很流行的cnn模型

在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常流行的模型。CNN模型可以自动地学习图像中的特征，并能够对图像进行分类、检测和分割等任务。

目前，最流行的CNN模型包括：

1. LeNet-5：是最早的CNN模型之一，用于手写数字识别任务。

2. AlexNet：是在ImageNet数据集上取得突破性成果的CNN模型，具有8层神经网络，将图像分类误差率从之前的30%下降到15.3%。

3. VGGNet：是由Visual Geometry Group开发的CNN模型，具有深度的网络结构和小卷积核，表现出色，同时也非常易于理解和实现。

4. GoogLeNet：是Google开发的CNN模型，具有22层，包含了多个Inception模块，可以有效地减少参数数量和计算量。

5. ResNet：是由微软开发的CNN模型，具有非常深的网络结构，能够有效地解决梯度消失问题，目前在图像分类、检测和分割等任务中表现非常出色。