PyTorch 中 torchvision 中提供了哪些常用的模型？

推荐答案

在 torchvision 中，提供了许多常用的预训练模型，主要包括以下几类：

1. 经典卷积神经网络 (CNN) 模型：

   • AlexNet
   • VGG (如 VGG11, VGG13, VGG16, VGG19)
   • ResNet (如 ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152)
   • SqueezeNet
   • DenseNet (如 DenseNet121, DenseNet161, DenseNet169, DenseNet201)
   • Inception (如 InceptionV3)
   • GoogLeNet
   • ShuffleNet (如 ShuffleNetV2)

2. 轻量级模型：

   • MobileNetV2
   • MobileNetV3 (如 MobileNetV3Large, MobileNetV3Small)

3. 目标检测模型：

   • Faster R-CNN
   • Mask R-CNN
   • RetinaNet
   • SSD (Single Shot MultiBox Detector)

4. 语义分割模型：

   • FCN (Fully Convolutional Network)
   • DeepLabV3

5. 视频分类模型：

   • R3D
   • MC3
   • R2Plus1D

这些模型可以通过 torchvision.models 模块直接加载，并且大多数模型都支持预训练权重。

本题详细解读

torchvision 是 PyTorch 的一个扩展库，专门用于处理图像和视频数据。它提供了许多常用的计算机视觉模型，这些模型可以直接用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。

1. 经典卷积神经网络 (CNN) 模型

• AlexNet：是深度学习领域的一个重要里程碑，首次在 ImageNet 竞赛中取得了显著的成绩。
• VGG：以其简单的结构和深度著称，常用的版本包括 VGG11、VGG13、VGG16 和 VGG19。
• ResNet：引入了残差连接，解决了深层网络中的梯度消失问题，常用的版本包括 ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101 和 ResNet152。
• SqueezeNet：设计目标是减少模型参数数量，同时保持较高的准确率。
• DenseNet：通过密集连接的方式，增强了特征的重用和传播。
• Inception：通过多尺度卷积核来提取特征，常用的版本是 InceptionV3。
• GoogLeNet：引入了 Inception 模块，是 ImageNet 2014 年的冠军模型。
• ShuffleNet：通过通道混洗操作来减少计算量，常用的版本是 ShuffleNetV2。

2. 轻量级模型

• MobileNetV2：设计目标是适用于移动设备和嵌入式设备，具有较少的参数和计算量。
• MobileNetV3：进一步优化了 MobileNetV2，提供了 Large 和 Small 两个版本。

3. 目标检测模型

• Faster R-CNN：是两阶段目标检测模型的代表，具有较高的检测精度。
• Mask R-CNN：在 Faster R-CNN 的基础上增加了实例分割的功能。
• RetinaNet：通过 Focal Loss 解决了单阶段目标检测模型中的类别不平衡问题。
• SSD：是一种单阶段目标检测模型，具有较快的检测速度。

4. 语义分割模型

• FCN：是第一个全卷积网络，用于像素级别的图像分割。
• DeepLabV3：通过空洞卷积和多尺度特征融合来提高分割精度。

5. 视频分类模型

• R3D：是 3D 卷积神经网络，用于视频分类任务。
• MC3：是 R3D 的变种，使用了混合的 2D 和 3D 卷积。
• R2Plus1D：通过分离时间和空间卷积来减少计算量。

这些模型可以通过 torchvision.models 模块直接加载，并且大多数模型都支持预训练权重，方便用户进行迁移学习或微调。