【计算机视觉 | SOTA模型】整理了197个经典SOTA模型，涵盖图像分类、目标检测等方向

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2024-02-17 12:09 23阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  一、图像分类SOTA模型（15个）
 *  二、图像生成SOTA模型（16个）
 *  三、目标检测SOTA模型（16个）

## 一、图像分类SOTA模型（15个） ##

1.模型：AlexNet  
论文题目：Imagenet Classification with Deep Convolution Neural Network

2.模型：VGG  
论文题目：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

3.模型：GoogleNet  
论文题目：Going Deeper with Convolutions

4.模型：ResNet  
论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition

5.模型：ResNeXt  
论文题目：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

6.模型：DenseNet  
论文题目：Densely Connected Convolutional Networks

7.模型：MobileNet  
论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

8.模型：SENet  
论文题目：Squeeze-and-Excitation Networks

9.模型：DPN  
论文题目：Dual Path Networks

10.模型：IGC V1  
论文题目：Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks

11.模型：Residual Attention Network  
论文题目：Residual Attention Network for Image Classification

12.模型：ShuffleNet  
论文题目：ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

13.模型：MnasNet  
论文题目：MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

14.模型：EfficientNet  
论文题目：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

15.模型：NFNet  
论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applic

## 二、图像生成SOTA模型（16个） ##

Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN

Alias-Free Generative Adversarial Networks

Very Deep VAEs Generalize Autoregressive Models and Can Outperform Them on Images

A Contrastive Learning Approach for Training Variational Autoencoder Priors

StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets

Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion

Improved Training of Wasserstein GANs

Self-Attention Generative Adversarial Networks

Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis

CSGAN: Cyclic-Synthesized Generative Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation

LOGAN: Latent Optimisation for Generative Adversarial Networks

A U-Net Based Discriminator for Generative Adversarial Networks

Instance-Conditioned GAN

Conditional GANs with Auxiliary Discriminative Classifier

## 三、目标检测SOTA模型（16个） ##

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

Fast R-CNN

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

Mask R-CNN

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

SSD: Single Shot Multibox Detector

Feature Pyramid Networks for Object Detection

Focal Loss for Dense Object Detection

Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network

Fully Convolutional One-Stage Object Detection

ObjectBox: From Centers to Boxes for Anchor-Free Object Detection

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