1. 早期探索（1960s-1980s）
- 生物启发模型：受人类视觉系统启发，研究人员开始构建人工神经网络
- 关键突破：1989年LeNet-5网络提出，首次实现手写数字识别
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2. 卷积神经网络的黄金时代（1990s-2010s）
- CNN优势：通过局部感受野和权值共享大幅降低参数量
- 里程碑事件：2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性进展
- 🚀 深入学习CNN在图像分类中的应用
3. 深度学习的全面爆发（2010s-至今）
- 模型创新：ResNet、Inception等网络通过残差连接和模块化设计突破深度限制
- 技术融合：Transformer架构引入注意力机制，推动目标检测和图像生成技术发展
- 🧠 探索深度学习最新进展与挑战
4. 未来展望
- 研究方向：自监督学习、神经架构搜索等技术正在重塑图像处理范式
- 应用场景：医疗影像分析、自动驾驶视觉系统等领域的持续突破
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