LeNet-5的提出
由Yann LeCun等人提出的LeNet-5是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，奠定了CNN的基础。
深度学习的复兴
Geoffrey Hinton等人提出了一种新的无监督学习方法，促进了深度学习的研究，卷积神经网络因此重新受到关注。
AlexNet的成功
Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet在ImageNet竞赛中获得冠军，标志着卷积神经网络在图像识别领域的突破。
VGGNet的提出
由牛津大学视觉几何组提出的VGGNet，通过使用更深的网络结构，进一步提升了卷积神经网络的性能。
ResNet的提出
微软研究院提出的ResNet引入了残差学习的概念，使得卷积神经网络能够训练更深的网络，极大地提高了模型的准确性。
DenseNet的提出
由Gao Huang等人提出的DenseNet通过密集连接的方式，进一步提升了卷积神经网络的特征利用率和效率。
Mask R-CNN的提出
Facebook AI Research提出的Mask R-CNN在目标检测和实例分割任务中取得了优异的表现，扩展了卷积神经网络的应用领域。
EfficientNet的提出
Google提出的EfficientNet通过复合缩放方法，显著提高了卷积神经网络的效率和准确性，成为了新的研究热点。
YOLOv3的发布
Joseph Redmon等人发布的YOLOv3在实时目标检测中表现出色，进一步推动了卷积神经网络在计算机视觉中的应用。
Vision Transformers的兴起
虽然Vision Transformers不是卷积神经网络，但其成功促使研究者重新审视卷积神经网络的设计与应用，推动了新一轮的创新。
卷积神经网络在医学影像中的应用
卷积神经网络在医学影像分析领域取得了显著进展，广泛应用于疾病检测和诊断。
卷积神经网络与图神经网络的结合
研究者开始探索卷积神经网络与图神经网络的结合，推动了在复杂数据结构上的应用。
自监督学习与卷积神经网络的结合
自监督学习方法被引入卷积神经网络的训练中，进一步提升了模型的表现和应用范围。
卷积神经网络的未来发展趋势
随着计算能力的提升和数据集的丰富，卷积神经网络将继续在各个领域发挥重要作用，尤其是在自动驾驶、智能监控等新兴领域。
