图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涉及将图像转换为有意义的描述。以下是一些关于图像识别领域的经典论文。

核心论文

  1. AlexNet

    • 作者：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
    • 简介：AlexNet是2012年ImageNet竞赛中使用的网络，它的成功推动了深度学习在图像识别领域的应用。
    • AlexNet

  2. VGGNet

    • 作者：Karen Simonyan, Andrew Zisserman
    • 简介：VGGNet以其简洁的网络结构和深度而闻名，对后续的网络设计产生了深远影响。
    • VGGNet

  3. GoogLeNet

    • 作者：Christian Szegedy et al.
    • 简介：GoogLeNet引入了Inception模块，通过在多个尺度上提取特征，显著提高了图像识别的准确性。
    • GoogLeNet

  4. ResNet

    • 作者：Kaiming He et al.
    • 简介：ResNet通过引入残差学习，解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，使得训练更深层的网络成为可能。
    • ResNet

  5. YOLO

    • 作者：Joseph Redmon et al.
    • 简介：YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测系统，以其快速和准确而著称。
    • YOLO

扩展阅读


以上内容为关于图像识别的Markdown格式内容，包含了多个经典论文的介绍和示例图片，同时引导用户前往其他相关教程页面。