常用图像分类预训练模型大小及准确度比较

常用图像分类预训练模型大小及准确度比较

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_43978579/article/details/139258934

近年来，深度学习技术的发展使得图像分类任务变得越来越容易。预训练模型的出现更是使得图像分类任务变得更加简单和高效。然而，随着预训练模型的数量和大小的增加，我们需要了解每个模型的特点和优缺点，以便更好地选择和使用它们。

在图像分类领域，预训练模型扮演着至关重要的角色。它们不仅可以帮助我们更快地实现图像分类的效果，还可以提高模型的准确性和泛化能力。然而，不同的预训练模型在大小和准确度方面存在差异。本文将对一些常用的图像分类预训练模型进行大小和准确度的比较，以便读者在选择模型时能够更加明确。

一、预训练模型的重要性

预训练模型是通过在大量数据集上进行训练得到的，已经学习到了一些强大且信息丰富的通用的特征表示。这些特征表示可以被用于不同的图像分类任务，通过微调（fine-tuning）的方式，使得模型能够适应特定的任务需求。

使用预训练模型作为起点，通过迁移学习来学习新任务，可以大大加快训练速度，并提高模型的性能。

下图描述了从 K 个分类迁移到 K* 个分类：

二、常用图像分类预训练模型比较

Inception 系列

Inception 系列是由 Google 开发的深度卷积神经网络模型，包括 Inception V3 和 Inception V4 等。这些模型在 ImageNet 数据集上取得了很高的准确度。然而，由于模型结构复杂，Inception 系列的预训练模型文件通常较大。例如，Inception V4 的预训练模型文件大小远大于Inception V3。在训练速度方面，Inception V3 通常比 Inception V4 更快。

ResNet 系列

ResNet（残差网络）是由微软研究院开发的深度卷积神经网络模型，通过引入残差连接解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet 系列模型在 ImageNet 数据集上取得了很高的准确度，并且由于其结构相对简单，预训练模型文件大小适中。此外，ResNet 系列模型具有很好的泛化能力，可以方便地适配到其他视觉任务中。

EfficientNet 系列

EfficientNet 是一种高效的卷积神经网络模型，通过统一调整网络深度、宽度和分辨率来优化模型性能。EfficientNet 系列模型在 ImageNet 数据集上取得了很高的准确度，并且其预训练模型文件大小相对较小。然而，EfficientNet 系列模型在计算量方面较大，可能导致推理速度较慢。

MobileNet 系列

MobileNet 是一种轻量级的卷积神经网络模型，专为移动和嵌入式设备设计。MobileNet 系列模型具有较小的预训练模型文件大小，并且推理速度较快。然而，由于其结构相对简单，MobileNet 系列模型在准确度方面可能稍逊于其他大型模型。

Vision Transformer 系列

近年来，Transformer 模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，例如 BERT、RoBERTa 等模型。最近，研究者们开始将 Transformer 模型应用于计算机视觉领域，提出了一种新的模型：Vision Transformer（ViT）。

ViT 是一种基于 Transformer 架构的图像分类模型。它将图像分割成固定大小的 patch，然后将每个 patch 视为一个 token，输入到 Transformer 编码器中。ViT 模型使用自注意力机制来捕捉图像中的长期依赖关系，从而实现图像分类任务。

它具有全局感知、平移不变和参数效率等优点。然而，ViT 模型也具有计算成本高和需要大量数据等缺点，是一种非常有前途的图像分类模型。

三、模型大小与准确度权衡

在选择图像分类预训练模型时，需要权衡模型大小和准确度。对于需要快速推理和较小存储空间的场景（如移动应用），可以选择轻量级的模型如 MobileNet 系列。而对于需要较高准确度的场景（如医疗诊断），可以选择大型模型如 ResNet 系列或 EfficientNet 系列。

这些网络已经在一百多万张图像上进行了训练，并能够将图像分类到 1000 个对象类别中，输入是 RGB 图像，输出是预测的标签和得分。

下表是图像分类模型的准确性和大小的比较：

四、小结

本文介绍了常用图像分类预训练模型的大小和准确度比较。不同的预训练模型在大小和准确度方面存在差异，需要根据具体需求选择合适的模型。在选择模型时，我们需要权衡模型大小和准确度，以便在满足性能要求的同时实现快速推理和较小的存储空间需求。