大家还记得这张图吗？
深度系统曾介绍了 52 个目标检测模型，回顾从 2013 年到 2020 年的发展历程，从早期的 R-CNN 和 OVeRFeat，到后来的 SSD、YOLO v3，再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能不断提升！
前文聚焦于源码和论文，本文则将探讨各种卷积神经网络模型在 PyTorch 中的实现，内容十分实用！
这项资源已在 GitHub 上开源，链接如下：
接下来，我们总结一下该系列卷积神经网络的实现，涵盖了 9 大主题，目录如下：
1. 典型网络
2. 轻量级网络
3. 目标检测网络
4. 语义分割网络
5. 实例分割网络
6. 人脸检测和识别网络
7. 人体姿态识别网络
8. 注意力机制网络
9. 人像分割网络
接下来逐一详细介绍：
1. 典型网络（Classical network）
典型的卷积神经网络包括：AlexNet、VGG、ResNet、InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet。
以 AlexNet 为例，它是 2012 年 ImageNet 竞赛的冠军，由 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计。AlexNet 引入了多个新技术，首次在 CNN 中成功应用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等技巧。此外，AlexNet 还利用 GPU 加速计算。
AlexNet 网络结构在 PyTorch 中的实现如下：
2. 轻量级网络（Lightweight）
轻量级网络涵盖：GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet、Xception、MixNet。
以 GhostNet 为例，它在保持相同精度的同时，速度和计算量均优于之前的 SOTA 算法。GhostNet 的核心是 Ghost 模块，与传统卷积神经网络相比，参数总数和计算复杂度得到显著降低，同时具有即插即用的特性。
GhostNet 网络结构在 PyTorch 中的实现如下：
3. 目标检测网络（Object Detection）
目标检测网络包括：SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet、Objects as Points、FSAF、CenterNet。
以 YOLO 系列为例，YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别与定位算法，其最大特点是运行速度极快，适用于实时系统。目前，YOLOv3 的应用较为广泛。
YOLOv3 网络结构在 PyTorch 中的实现如下：
4. 语义分割网络（Semantic Segmentation）
语义分割网络包括：FCN、Fast-SCNN、LEDNet、LRNNet、FisheyeMODNet。
以 FCN 为例，FCN 是 2014 年语义分割模型的先驱，主要贡献在于推动了端对端卷积神经网络在语义分割任务中的应用，并使用反卷积进行上采样。FCN 模型非常简单，完全由卷积层构成，因此被称为全卷积网络，且可以接收任意大小的输入。
FCN 网络结构在 PyTorch 中的实现如下：
5. 实例分割网络（Instance Segmentation）
实例分割网络包括：PolarMask。
6. 人脸检测和识别网络（Face Detection and Recognition）
人脸检测和识别网络包括：FACEBoxes、LFFD、VaRGFACENet。
7. 人体姿态识别网络（Human Pose Estimation）
人体姿态识别网络包括：Stacked Hourglass、Simple Baselines、LPN。
8. 注意力机制网络（Attention Mechanism）
注意力机制网络包括：SE Net、scSE、NL Net、GCNet、CBAM。
9. 人像分割网络（Portrait Segmentation）
人像分割网络包括：SINet。
综上所述，该 GitHub 开源项目展示了近年来主流的 9 大类卷积神经网络，涵盖了数十种具体的网络结构，并提供了每个结构的 PyTorch 实现方式，十分出色。
