GitHub：图像分类最全资料集锦

前言

大家向我反映希望看到更多方向的awesome项目，本文就给大家推荐一个图像分类（Image Classification）的最全资料项目。

这里多说一点，去年的时候，我在github上找图像分类的资料，其实并没有awesome-image-classification。所以这个项目比较新，而且更新频率很高，所以很值得推荐给大家。

awesome-image-classification

这是在学习图像分类时，整理的论文和代码等资源合集。其中论文年份是从2014年开始，所列出的论文都是在ImageNet上有一定 TOP1和TOP5 准确度的。

这个开源库主要包括以下内容：

网络实验数据表格

论文&代码

网络实验数据表格

ConvNet：卷积神经网络名称

ImageNet top1 acc：该网络在ImageNet上Top1 最佳准确率

ImageNet top5 acc：该网络在ImageNet上Top5 最佳准确率

Published In：发表源（期刊/会议/arXiv）

ConvNetImageNet top1 accImageNet top5 accPublished InVgg76.393.2ICLR2015GoogleNet-93.33CVPR2015PReLU-nets-95.06ICCV2015ResNet-96.43CVPR2015PreActResNet79.995.2CVPR2016Inceptionv382.896.42CVPR2016Inceptionv482.396.2AAAI2016Inception-ResNet-v282.496.3AAAI2016Inceptionv4 + Inception-ResNet-v283.596.92AAAI2016RiR--ICLR Workshop2016Stochastic Depth ResNet78.02-ECCV2016WRN78.194.21BMVC2016squeezenet60.482.5arXiv2017GeNet72.1390.26ICCV2017MetaQNN--ICLR2017PyramidNet80.895.3CVPR2017DenseNet79.294.71ECCV2017FractalNet75.892.61ICLR2017ResNext-96.97CVPR2017IGCV173.0591.08ICCV2017Residual Attention Network80.595.2CVPR2017Xception7994.5CVPR2017MobileNet70.6-arXiv2017PolyNet82.6496.55CVPR2017DPN7994.5NIPS2017Block-QNN77.493.54CVPR2018CRU-Net79.794.7IJCAI2018ShuffleNet75.3-CVPR2018CondenseNet73.891.7CVPR2018NasNet82.796.2CVPR2018MobileNetV274.7-CVPR2018IGCV270.07-CVPR2018hier79.794.8ICLR2018PNasNet82.996.2ECCV2018AmoebaNet83.996.6arXiv2018SENet-97.749CVPR2018ShuffleNetV281.44-ECCV2018IGCV372.2-BMVC2018MnasNet76.1392.85arXiv2018

论文和代码

从 VGG开始，介绍了 GoogleNet、ResNet、Inception系列、DenseNet、Xception、SENet，还有轻量级网络，如：MobileNet、ShuffleNet和IGCV系列。甚至还有最近很火的 NasNet系列网络。每种网络都带有论文链接和多种复现的代码链接。

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