2021年深度学习计算机视觉模型综述：Inception、MobileNet与ShuffleNet

深度学习在计算机视觉领域（CV）的发展日新月异，本文档由《CV技术指南》公众号发布，旨在全面解析和介绍一系列关键模型，更新至2021年。文章首先探讨了Inception系列模型，如Inception_v1、Inception_v2-V3，这些模型强调了批量归一化（BatchNormalization）的重要性，以及卷积因子分解（Factorizing Convolutions with Large Filter Size）的创新方法。Inception_v4引入了更深的架构和辅助分类器的概念，通过标签平滑化实现模型正则化。 Inception_v4结构图和Inception_ResNet_v1/v2展示了如何通过增加深度和使用残差连接来提升性能。接下来，文章关注轻量级模型的代表——MobileNet系列，从MobileNet_v1的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）开始，介绍了如何通过调整宽度乘数（Width Multiplier）和分辨率乘数（Resolution Multiplier）来设计更紧凑的网络结构。MobileNet_v2引入了线性瓶颈（Linear Bottlenecks）和倒置残差块（Inverted Residuals），以及MobileNet_v3中的神经架构搜索（NAS）和NetAdapt技术，展示了自适应网络设计的可能性。 MobileNet_v3着重于网络改进，包括重新设计昂贵层、非线性操作和大型squeeze-and-excite注意力机制模块的使用，使其成为一种高度可扩展的模型。ShuffleNet系列则是轻量级设计的另一个亮点，ShuffleNet_v1利用通道shuffle操作优化组卷积，ShuffleNetUnit是其核心组件，而ShuffleNet结构则展现了如何在有限资源下实现高效的特征重排。 总结来说，这篇文档深入剖析了深度学习在计算机视觉领域的多个关键模型，涵盖了模型架构的设计、效率提升策略以及轻量化技术的应用，对于理解并实践这些模型在实际项目中的应用具有很高的价值。随着作者的持续更新，读者可以关注《CV技术指南》获取最新的模型解析和研究成果。