卷积神经网络：图像识别领域的主流方法

卷积神经网络是深度学习中最具代表性的神经网络之一，已被广泛应用于图像分类和目标检测等重要领域，取得了显著成果，吸引了越来越多研究者的关注，推动了我国人工智能应用的发展，提升了社会智能化水平。在2012年的图像识别大赛中，AlexNet以11.2%的准确率提升夺得冠军。由于该方法性能远超传统图像识别方法，引起了神经网络应用的热潮，成为了图像识别领域的主流方法。此后，不断有新的卷积神经网络模型被提出，如牛津大学的VGGNet和微软的ResNet等。本文将对这些经典的卷积神经网络模型进行简要介绍。