9大主题卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现

轻量级网络包括：GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet。

以 GhostNet 为例，同样精度，速度和计算量均少于此前 SOTA 算法。GhostNet 的核心是 Ghost 模块，与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，其所需的参数总数和计算复杂度均已降低，而且即插即用。

GhostNet 网络结构的 PyTorch 实现方式如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/Lightweight/GhostNet.py

3. 目标检测网络（ObjectDetection）

目标检测网络包括：SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox。

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和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。目前 YOLOv3 应用比较多。

YOLOV3 网络结构的 PyTorch 实现方式如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/ObjectDetection/YOLOv3.py

4. 语义分割网络（SemanticSegmentation）

语义分割网络包括：FCN、Fast-SCNN、LEDNet、LRNNet、FisheyeMODNet。

以 FCN 为例，FCN 诞生于 2014 的语义分割模型先驱，主要贡献为在语义分割问题中推广使用端对端卷积神经网络，使用反卷积进行上采样。FCN 模型非常简单，里面全部是由卷积构成的，所以被称为全卷积网络，同时由于全卷积的特殊形式，因此可以接受任意大小的输入。

FCN 网络结构的 PyTorch 实现方式如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks/blob/master/SemanticSegmentation/FCN.py

5. 实例分割网络（InstanceSegmentation）

实例分割网络包括：PolarMask。

6. 人脸检测和识别网络（commit VarGFaceNet）

人脸检测和识别网络包括：FaceBoxes、LFFD、VarGFaceNet。

7. 人体姿态识别网络（HumanPoseEstimation）

人体姿态识别网络包括：Stacked Hourglass、Networks Simple Baselines、LPN。

8. 注意力机制网络

注意力机制网络包括：SE Net、scSE、NL Net、GCNet、CBAM。

9. 人像分割网络（PortraitSegmentation）

人像分割网络包括：SINet。

综上，该 GitHub 开源项目展示了近些年来主流的 9 大类卷积神经网络，总共包含了几十种具体的网络结构。其中每个网络结构都有 PyTorch 实现方式。还是很不错的。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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