多重卷积神经网络的案例

1. AlexNet: 2012年ImageNet图像识别挑战赛的冠军，采用了5层卷积神经网络和3层全连接神经网络。

2. VGGNet: 由牛津大学的研究团队提出，采用了16-19层卷积神经网络，是目前应用最广泛的卷积神经网络之一。

3. GoogLeNet: 由Google研究团队提出，采用了22层卷积神经网络，其中引入了Inception模块，可以同时进行多个卷积操作。

4. ResNet: 由微软研究团队提出，采用了152层卷积神经网络，并引入了残差学习的概念，解决了深层网络训练难的问题。

5. YOLO: You Only Look Once，由Joseph Redmon等人提出，是目前最快的实时物体检测算法，采用了多层卷积神经网络结构。

6. Faster R-CNN: 由Ross Girshick等人提出，是目前最先进的物体检测算法之一，采用了多层卷积神经网络和RPN（Region Proposal Network）模块。

7. MobileNet: 由Google研究团队提出，采用了轻量级的卷积神经网络结构，适合在移动设备上进行实时图像处理。