推荐人工智能领域十大类专业好用的深度学习预训练模型
深度学习领域出现了许多优秀的预训练模型。以下是一些常用的专业深度学习预训练模型：
图像分类模型：
VGG（Visual Geometry Group）系列：VGG16、VGG19等
ResNet（Residual Network）系列：ResNet50、ResNet101等
Inception（Google Inception）系列：InceptionV3、Inception-ResNet等
EfficientNet系列：EfficientNetB0、EfficientNetB7等
目标检测模型：
Faster R-CNN系列：Faster R-CNN with ResNet、Faster R-CNN with Inception等
YOLO（You Only Look Once）系列：YOLOv3、YOLOv4等
RetinaNet：基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）的目标检测模型。
语义分割模型：
U-Net：一种用于生物医学图像分割的模型，可以用于图像、视频、点云等多种数据类型的语义分割。
SegNet：一种轻量级的卷积神经网络，专门用于图像分割。
DeepLabv3+：一种基于深度可分离卷积的语义分割模型，能够处理多种尺度的目标。