1、ResNet（残差网络）：ResNet通过引入残差学习框架解决了深度网络训练中的退化问题。它通过添加跳跃连接（skip connections）来提高网络的深度，从而提高性能。
2、DenseNet（密集连接网络）：DenseNet通过将每一层与前面所有层连接起来，实现了特征的重用和传递。这种结构可以减少参数数量，提高训练效率。
3、Inception（Inception网络）：Inception网络通过在不同尺度上并行捕获信息，提高了网络的性能。它将多个卷积核大小的卷积层和池化层组合在一起，然后将结果拼接在一起。
4、EfficientNet：EfficientNet是一种新的网络架构，通过系统地缩放网络的深度、宽度和分辨率，实现了性能和效率的最佳平衡。它在各种图像识别任务中都取得了很好的效果。
5、Transformer-based models（基于Transformer的模型）：近年来，基于Transformer的模型在自然语言处理领域取得了巨大成功。现在，研究人员也开始将这种结构应用于图像识别任务，如ViT（Vision Transformer）和Swin Transformer等。
6、U-Net：U-Net是一种用于图像分割任务的网络结构，特别适用于医学图像分割。它通过编码器-解码器结构和跳跃连接实现了精确的定位和分割。 标签：Transformer,卷积,通过,网络,神经网络,Inception,识别,EfficientNet From： https://www.cnblogs.com/Zhouce/p/18679006