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。

                                                                                         老徐，2024/5/28