深度学习骨干网络的发展史

深度学习骨干网络的发展史可以追溯到2012年，当时Alex Krizhevsky等人提出了一个名为AlexNet的深度卷积神经网络模型，该模型在ImageNet图像分类挑战赛中取得了显著的突破。AlexNet的成功引领了深度学习的新浪潮，并推动了骨干网络的发展。

在AlexNet之后，出现了一系列的骨干网络模型，其中最著名的是VGGNet、GoogLeNet和ResNet。

VGGNet是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出的，其特点是使用了更深的网络结构，即16层或19层的卷积层和全连接层。VGGNet通过增加网络深度来提高模型的性能，但也导致了更多的参数和计算量。

GoogLeNet是由Google团队提出的，其创新之处在于引入了Inception模块，通过并行使用不同大小的卷积核和池化操作来提取多尺度的特征。这种设计使得GoogLeNet具有较低的参数数量和计算复杂度。

ResNet是由Kaiming He等人提出的，它引入了残差连接（residual connection）的概念，通过跳过某些层的操作，使得网络可以更容易地学习到残差信息。这种设计有效地解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更容易训练。

除了以上提到的几个经典骨干网络外，还有一些其他的模型如DenseNet、MobileNet等也在不同的应用场景中取得了良好的效果。