近年来，深度学习在图像分类领域取得了巨大突破，而这些成果大多源于ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）中各参赛团队提交的优秀模型。从2012年的AlexNet开始，这项竞赛见证了神经网络技术的飞速发展。这款由Alex Krizhevsky等人设计的卷积神经网络以84.7%的top-5准确率震惊了整个学术界，标志着深度学习时代的到来✨。

随后，VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet等模型相继登场，不断刷新记录。特别是ResNet，凭借其创新性的残差结构解决了深层网络训练困难的问题，将准确率提升至新的高度。而最新的研究如SENet则通过引入通道注意力机制进一步优化了特征提取能力，为图像分类任务提供了更强大的工具🔍。

这些冠军网络不仅推动了计算机视觉技术的进步，还广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析等多个实际场景中，展现了人工智能的巨大潜力🚀。未来，我们有理由相信会有更多令人惊叹的技术诞生！