6. MobileNet系列

V1

使用depthwise separable convolutions；放弃pooling层，而使用stride=2的卷积。标准卷积的卷积核的通道数等于输入特征图的通道数；而depthwise卷积核通道数是1；还有两个参数可以控制，a控制输入输出通道数；p控制图像（特征图）分辨率。

V2

相比v1有三点不同：1.引入了残差结构；2.在dw之前先进行1×1卷积增加feature map通道数，与一般的residual block是不同的；3.pointwise结束之后弃用ReLU，改为linear激活函数，来防止ReLU对特征的破环。这样做是因为dw层提取的特征受限于输入的通道数，若采用传统的residual block，先压缩那dw可提取的特征就更少了，因此一开始不压缩，反而先扩张。但是当采用扩张-卷积-压缩时，在压缩之后会碰到一个问题，ReLU会破环特征，而特征本来就已经被压缩，再经过ReLU还会损失一部分特征，应该采用linear。

V3

互补搜索技术组合：由资源受限的NAS执行模块集搜索，NetAdapt执行局部搜索；网络结构改进：将最后一步的平均池化层前移并移除最后一个卷积层，引入h-swish激活函数，修改了开始的滤波器组。

V3综合了v1的深度可分离卷积，v2的具有线性瓶颈的反残差结构，SE结构的轻量级注意力模型。

7. EffNet

EffNet是对MobileNet-v1的改进，主要思想是：将MobileNet-1的dw层分解层两个3×1和1×3的dw层，这样 第一层之后就采用pooling，从而减少第二层的计算量。EffNet比MobileNet-v1和ShuffleNet-v1模型更小，进度更高。

8. EfficientNet

研究网络设计时在depth, width, resolution上进行扩展的方式，以及之间的相互关系。可以取得更高的效率和准确率。

9. ResNet

VGG证明更深的网络层数是提高精度的有效手段，但是更深的网络极易导致梯度弥散，从而导致网络无法收敛。经测试，20层以上会随着层数增加收敛效果越来越差。ResNet可以很好的解决梯度消失的问题（其实是缓解，并不能真正解决），ResNet增加了shortcut连边。

10. ResNeXt

基于ResNet和Inception的split+transform+concate结合。但效果却比ResNet、Inception、Inception-ResNet效果都要好。可以使用group convolution。一般来说增加网络表达能力的途径有三种：1.增加网络深度，如从AlexNet到ResNet，但是实验结果表明由网络深度带来的提升越来越小；2.增加网络模块的宽度，但是宽度的增加必然带来指数级的参数规模提升，也非主流CNN设计；3.改善CNN网络结构设计，如Inception系列和ResNeXt等。且实验发现增加Cardinatity即一个block中所具有的相同分支的数目可以更好的提升模型表达能力。

11. DenseNet

DenseNet通过特征重用来大幅减少网络的参数量，又在一定程度上缓解了梯度消失问题。

12. SqueezeNet

提出了fire-module：squeeze层+expand层。Squeeze层就是1×1卷积，expand层用1×1和3×3分别卷积，然后concatenation。squeezeNet参数是alexnet的1/50，经过压缩之后是1/510，但是准确率和alexnet相当。

13. ShuffleNet系列

V1

通过分组卷积与1×1的逐点群卷积核来降低计算量，通过重组通道来丰富各个通道的信息。Xception和ResNeXt在小型网络模型中效率较低，因为大量的1×1卷积很耗资源，因此提出逐点群卷积来降低计算复杂度，但是使用逐点群卷积会有副作用，故在此基础上提出通道shuffle来帮助信息流通。虽然dw可以减少计算量和参数量，但是在低功耗设备上，与密集的操作相比，计算、存储访问的效率更差，故shufflenet上旨在bottleneck上使用深度卷积，尽可能减少开销。

V2

使神经网络更加高效的CNN网络结构设计准则：

• 输入通道数与输出通道数保持相等可以最小化内存访问成本；
• 分组卷积中使用过多的分组会增加内存访问成本；
• 网络结构太复杂（分支和基本单元过多）会降低网络的并行程度；

• element-wise的操作消耗也不可忽略。

14. SENet

15. SKNet

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