深度学习技术在图像识别领域取得了显著的成果，以下是一些重要的研究论文和资源：

  • AlexNet: 2012年，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet模型在ImageNet竞赛中取得了突破性成绩，开启了深度学习在图像识别领域的广泛应用。

  • VGGNet: 随着深度学习的进一步发展，VGGNet在AlexNet的基础上进一步优化了网络结构，提高了图像识别的准确性。

  • ResNet: 为了解决深度神经网络训练中的梯度消失问题，ResNet提出了残差学习的方法，使得网络层数可以达到数百层。

  • Inception: Inception模型通过引入多尺度卷积核，提高了模型的特征提取能力。

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