卷积神经网络重要论文资源合辑(持续更新)

• 1980年日本学者福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）提出的神经认知机模型（Neocognitron）
  Fukushima K, Miyake S. Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of visual pattern recognition[M]//Competition and cooperation in neural nets. Springer, Berlin, Heidelberg, 1982: 267-285.
• 1989年Yann LeCun提出第一个真正意义上的CNN：LeNet 1989
  LeCun Y, Boser B, Denker J S, et al. Backpropagation applied to handwritten zip code recognition[J]. Neural computation, 1989, 1(4): 541-551.
• 1998年Yann LeCun在其博士论文中详细介绍了LeNet（又称LeNet-5），影响力巨大
  LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.
• 2012年ILSVRC冠军：AlexNet，掀起深度学习计算机视觉狂潮
  Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105.
• 2013年ILSVRC冠军：ZFNet
  Zeiler M D, Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networks[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014: 818-833.
• 2014年ILSVRC冠军：GoogLeNet，提出Inception结构
  Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]. Cvpr, 2015.
• 2014年ILSVRC亚军：VGGNet，亮点是对网络深度的研究
  Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
• 2015年ILSVRC冠军：ResNet，提出Residual结构
  He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778.

此后直到目前为止，非常有影响力的CNN就没有出现了，合理结合Inception结构与Residual结构已经可以使CNN效果很好。有一定影响力的还有：

• 2016年Google团队结合了Inception结构与Residual 结构，提出Inception-Residual Net
  Szegedy C, Ioffe S, Vanhoucke V, et al. Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning[C]//AAAI. 2017, 4: 12.
• 2016年何凯明提出新的ResNet的想法：Identity Mapping
  He K, Zhang X, Ren S, et al. Identity mappings in deep residual networks[C]//European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016: 630-645.
• 2017年DenseNet
  Huang G, Liu Z, Weinberger K Q, et al. Densely connected convolutional networks[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017, 1(2): 3.

2016年以来，卷积神经网络开始往轻量化发展，为视觉深度学习模型在移动设备上的应用提供条件。

• 2016年MobileNet
  Howard A G, Zhu M, Chen B, et al. Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications[J]. arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017.
• 2016年ShuffleNet
  Zhang X, Zhou X, Lin M, et al. Shufflenet: An extremely efficient convolutional neural network for mobile devices[J]. arXiv preprint arXiv:1707.01083, 2017.
• 2016年Xception【注：Xception目标并不是使卷积神经网络轻量化，而是在不增加网络复杂度的情况下提升性能，但其中使用的depthwise convolution思想是MobileNet等轻量级卷积神经网络的关键，故也列在这里】
  Chollet F. Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions[J]. arXiv preprint, 2017: 1610.02357.
• 2016年ResNeXt【注：ResNeXt也是为了在不增加网络复杂度的情况下提升性能，列在此处的原因与Xception相同】
  Xie S, Girshick R, Dollár P, et al. Aggregated residual transformations for deep neural networks[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 IEEE Conference on. IEEE, 2017: 5987-5995.

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