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我按应用领域和经典结构类别来总结一下：

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✅ 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

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✅ 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。

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✅ 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

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✅ 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

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