2025年的前34個計算機視覺模型

>計算機視覺的非凡旅程：從簡單的開始到復雜的模型

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計算機視覺已經發生了巨大的轉換，從LENET（手寫數字識別）等基本模型到能夠實時對象檢測和語義分割的複雜體系結構。 該進化包括基礎CNN，例如Alexnet，VGG和Resnet，它們引入了Relu激活和殘留連接等創新。 隨後的模型，包括Densenet，Extricnet和Convnext，以密集的連通性，複合縮放和現代設計進一步推進了該領域。 從基於區域的方法（R-CNN，更快的R-CNN）到諸如Yolo之類的單階段探測器，對象檢測技術也進展了，最終在高級Yolov12中。 Sam，Dino，Clip和Vit等開創性模型正在徹底改變機器如何解釋視覺數據。本文探討了34個領先的計算機視覺模型，突出了他們的應用和挑戰。 目錄的

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>早期：手寫數字識別和早期CNNS

• >前30個計算機視覺模型
• >功能重用和效率方面的進步
• 超越CNN：未來方向
基於區域的檢測器：r-CNN到更快的R-CNN
YOLO的進化：Yolov1到Yolov12
段的任何模型（SAM）和SAM 2：交互式分割轉換為
結論
• >早期：手寫數字識別和早期CNNS

早期計算機視覺的重點是MNIST手寫數字識別。 模型簡單但開創性，從原始像素數據中展示了機器學習。 Yann Lecun的Lenet（1998）是一個關鍵的突破，引入了用於提取特徵提取的捲積層，匯總用於下採​​樣的層以及用於分類的完全連接的層。這為未來的深層建築奠定了基礎。

在此處了解有關Lenet培訓的更多信息。

>前30個計算機視覺模型

深度學習革命極大地影響了計算機視覺：

1。 Alexnet（2012）

> Alexnet的2012 Imagenet Win展示了在GPU上訓練的深網的力量。

鍵創新：

relu激活：

非飽和激活，加速訓練。
• 輟學和數據增強：
緩解過度擬合。

2。 VGG-16和VGG-19（2014）> 使用小（3×3）卷積過濾器強調深度的VGG網絡。 他們的統一建築使它們非常適合轉移學習。

>鍵貢獻：

• >深度和簡單性：展示了增加網絡深度的好處。

>擴展功能：Inception V3（2015–2016）

插入模型同時在多個尺度上處理圖像。

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鍵創新：

• 1×1卷積：降低維度和計算成本。
• 多尺度處理：增強功能提取。

3。 Resnet（2015）

重新連接通過跳過連接（殘留連接）徹底改變了深度學習，從而減輕了消失的梯度問題。

鍵創新：

殘差學習：
• 層學習殘留功能，簡化優化。
跳過連接：促進梯度流，實現極深的網絡。

（其餘的模型4-34將遵循類似的結構，總結圖像的關鍵創新和貢獻，保持與輸入相同的格式，但具有相同的原始描述。 如果您提供希望我重點關注的特定部分，我可以繼續重寫部分。

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