cv中发表的论文

cv中发表的论文

在计算机视觉（CV）领域，许多重要的论文对深度学习的发展产生了深远的影响。以下是一些具有里程碑意义的论文，它们在各自的领域内推动了技术的进步：

AlexNet （NIPS-2012）

论文名称：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

主要贡献：训练了一个深度卷积网络，用于2010年ImageNet分类比赛，将120万张高分辨率图片分为1000个类别。

VGG net （ICLR-2015）

论文名称：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

主要贡献：研究了深度对卷积网络在大规模图像识别中准确率的影响，提出了使用3×3卷积滤波器增加网络深度。

GoogleNet （CVPR-2015, arXiv-2015, CVPR-2016）

论文名称：《Going deeper with convolutions》、《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》、《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》、《Deep Residual Learning for Image Recognition》

主要贡献：GoogleNet v1提出了多尺度卷积模块，GoogleNet v2引入了批量归一化（BN）层，GoogleNet v3进行了卷积分解及结构进化，GoogleNet v4超越了人类精度。

ResNet （CVPR-2016）

论文名称：《Deep Residual Learning for Image Recognition》