首个计算机视觉项目开展
在麻省理工学院，计算机科学家们开始了名为“视觉的机器”的项目，旨在让计算机理解和处理图像。这被认为是计算机视觉技术发展的开端。
边缘检测算法的提出
David Marr提出了边缘检测算法，成为计算机视觉领域的重要基础，为后续的图像分析和处理奠定了理论基础。
首次使用神经网络进行图像识别
研究人员开始探索使用人工神经网络进行图像识别，虽然当时的技术限制了其应用，但为后来的深度学习奠定了基础。
LeNet-5模型的提出
Yann LeCun等人提出了LeNet-5模型，这一卷积神经网络在手写数字识别中取得了显著成功，标志着深度学习在计算机视觉领域的初步应用。
SIFT算法的提出
David Lowe提出了尺度不变特征变换（SIFT）算法，使得计算机能够在不同尺度和旋转下识别图像中的特征，广泛应用于图像匹配和识别。
深度学习的兴起
Geoffrey Hinton等人提出了深度信念网络，开启了深度学习的新时代，为计算机视觉技术的发展提供了新的动力。
AlexNet赢得ImageNet竞赛
Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中获得了压倒性的胜利，标志着深度学习在计算机视觉领域的成功应用。
卷积神经网络的突破
VGGNet和GoogLeNet等新型卷积神经网络架构被提出，进一步提高了图像识别的准确率，推动了计算机视觉技术的发展。
生成对抗网络（GAN）的提出
Ian Goodfellow等人提出了生成对抗网络（GAN），为计算机视觉中的图像生成和风格迁移等应用开辟了新方向。
YOLO实时目标检测算法的发布
Joseph Redmon等人提出了YOLO（You Only Look Once）算法，实现了实时目标检测，极大地推动了计算机视觉在安防和自动驾驶等领域的应用。
Mask R-CNN的提出
视觉Transformer的兴起
Vision Transformer（ViT）模型的提出，引入了Transformer架构到计算机视觉领域，展示了其在图像分类任务中的卓越表现。
自监督学习的应用
自监督学习方法在计算机视觉中逐渐流行，通过利用未标注数据进行训练，显著提高了模型的性能和泛化能力。
多模态学习的进展
多模态学习技术的发展，使得计算机视觉能够与自然语言处理等其他领域结合，推动了智能助手和自动驾驶等应用的进步。
