大家还记得这张图吗？
深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！
上文聚焦于源码和论文，对于各种卷积神经网络模型的实现，本文将介绍它们的 PyTorch 实现，非常有用！
这份资源已经开源在了 GitHub 上，链接如下：
https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
先来个总结介绍，该系列的卷积神经网络实现包含了 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
下面具体来看一下：
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 网络为例，AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 中包含了几个比较新的技术点，也首次在 CNN 中成功应用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等 Trick。同时 AlexNet 也使用了 GPU 进行运算加速。
AlexNet 网络结构的 PyTorch 实现方式如下：
import torch import torch.nn as nn def Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,padding=1): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=3, stridestride=stride, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU6(inplace=True) ) def Conv1x1BNReLU(in_channels,out_channels): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU6(inplace=True) ) def ConvBNReLU(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding=1): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_sizekernel_size=kernel_size, stridestride=stride, paddingpadding=padding), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU6(inplace=True) ) def ConvBN(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding=1): return nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_sizekernel_size=kernel_size, stridestride=stride, paddingpadding=padding), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(ResidualBlock, self).__init__() mid_channels = out_channels//2 self.bottleneck = nn.Sequential( ConvBNReLU(in_channelsin_channels=in_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=1, stride=1), ConvBNReLU(in_channels=mid_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1), ConvBNReLU(in_channels=mid_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1), ) self.shortcut = ConvBNReLU(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1) def forward(self, x): out = self.bottleneck(x) return out+self.shortcut(x)
2.轻量级网络（Lightweight）
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。
