我按应用领域和经典结构类别来总结一下：
✅ 一、图像处理常见任务
| 任务类型 | 所用网络 |
|---|---|
| 图像分类 | CNN、ResNet、VGG、DenseNet、EfficientNet |
| 目标检测 | R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、RetinaNet |
| 图像分割 | U-Net、FCN、DeepLab系列、SegNet、Mask R-CNN |
| 图像生成 | GAN、DCGAN、Pix2Pix、CycleGAN、StyleGAN |
| 超分辨率 | SRCNN、ESPCN、EDSR、SRGAN |
| 图像风格迁移 | VGG-based Style Transfer、AdaIN、CycleGAN |
| 图像重建/去噪 | DnCNN、UNet、RED-Net、AutoEncoder |
| 特征提取/对比学习 | SimCLR、MoCo、BYOL、ResNet变体 |
✅ 二、按模型结构分类
1. 卷积神经网络（CNN类）
- LeNet-5：最早用于手写数字识别。
- AlexNet：2012年ImageNet冠军，开启深度CNN时代。
- VGG16 / VGG19：结构简单但层数深，卷积核固定为3×3。
- GoogLeNet (Inception)：使用不同大小卷积核组合，提升特征提取能力。
- ResNet：引入残差结构（skip connection），解决深层网络退化问题。
- DenseNet：每层连接所有前面层的输出，增强特征传播。
- EfficientNet：通过复合缩放策略提高效率和精度。
2. Transformer结构（Vision Transformer类）
- ViT (Vision Transformer)：将图像划分为patch，再输入Transformer。
- Swin Transformer：采用局部窗口注意力和层次结构，兼顾精度和效率。
- DeiT：数据高效版ViT，适合小数据训练。
3. 混合结构
- ConvNeXt：融合CNN与Transformer优点的结构。
- CoaT、T2T-ViT、MobileViT：针对小模型场景优化的混合架构。
✅ 三、生成与对抗模型（用于图像生成、重建）
- AutoEncoder / Variational AutoEncoder (VAE)
- GAN（生成对抗网络）：
- DCGAN：最基本的生成式网络
- Pix2Pix / CycleGAN：用于图像翻译、风格迁移
- StyleGAN / StyleGAN2：用于超清图像生成、人脸合成
✅ 四、语义分割网络（像素级任务）
- FCN（Fully Convolutional Network）
- U-Net / U-Net++
- DeepLabV3 / V3+
- Mask R-CNN：目标检测+分割二合一