1.ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks （利用深度卷积神经网络进行 ImageNet 分类）是 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 和 Geoffrey E. Hinton 在 2012 年发表的一篇具有里程碑意义的论文。这篇论文描述了一种深度卷积神经网络（CNN），在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了显著的成功。
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2.Deep Residual Learning for Image Recognition
Deep Residual Learning for Image Recognition（深度残差学习在图像识别中的应用）是 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren 和 Jian Sun 在 2015 年发表的一篇重要论文。
这篇论文介绍了一种新的深度神经网络架构，残差网络（ResNet），在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了突破性的成功。
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3.A Few Useful Things to Know about Machine Learning
A Few Useful Things to Know about Machine Learning 是 Pedro Domingos 于 2012 年发表的一篇重要论文，旨在为机器学习实践者和研究人员提供一些实用的见解和建议，涵盖了从模型选择、特征工程、正则化到数据质量和并行计算等多个方面。这些实用的建议有助于更好地理解和应用机器学习技术，提高模型的性能和可靠性。
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https://sites.astro.caltech.edu/~george/ay122/cacm12.pdf
4.Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 是 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 在 2015 年提出的一篇重要论文。
它提出了一种简单而有效的方法，通过在每一层的输入上进行归一化操作，显著加速了深度神经网络的训练过程，增强了训练的稳定性，并提高了模型的最终性能。
批量归一化已成为深度学习中标准的技巧，被广泛应用于各种网络架构和任务中。
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https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43442.pdf
5.Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 是 Ilya Sutskever、Oriol Vinyals 和 Quoc V. Le 在 2014 年提出的一篇具有里程碑意义的论文。
论文提出了一种革命性的架构（Seq2Seq），显著推动了序列到序列任务的发展。Seq2Seq 模型通过编码器-解码器结构，将输入序列映射到输出序列，在机器翻译等任务中取得了显著的成功。这一模型的提出不仅开创了新的研究方向，还激发了后续大量的改进和创新，如注意力机制和 Transformer 模型。Seq2Seq 已成为自然语言处理和其他序列到序列任务中的基础方法。
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6.Generative Adversarial Nets
Generative Adversarial Nets (GANs) 是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的。
GANs 的核心思想是通过两个神经网络，生成器（Generator）和判别器（Discriminator）相互竞争，从而生成逼真的数据。
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7.High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters
High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters 是由 João F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, 和 Jorge Batista 在 2015 年发表的。
这篇论文提出了一种高效的目标跟踪方法，称为 Kernelized Correlation Filters (KCF)，在保持高效计算的同时，提供了优越的跟踪性能。
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https://arxiv.org/pdf/1404.7584
8.YOLO9000: Better, Faster, Stronger
YOLO9000: Better, Faster, Stronger 是由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 于 2016 年提出的一篇重要论文。
这篇论文介绍了一种新的实时目标检测系统 YOLO9000，它不仅能够在现有的目标检测任务上表现出色，还可以检测超过 9000 种对象类别。
它提出了一种改进的目标检测模型，通过联合训练和层级分类器等创新方法，显著提升了目标检测的速度和准确性，并扩展了可检测对象的种类。YOLO9000 在多个对象检测基准测试中表现优异，是目标检测领域的一项重要进展。
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此版本的 YOLO 系统实现了卓越的性能指标，可检测超过 9000 个项目类别，并击败了 SSD 和 Faster R-CNN with ResNet 等竞争方法。在 VOC 2007 数据集上，YOLOv2 以每秒 67 帧的速度获得 76.8 mAP，在 COCO 上以每秒 40 帧的速度获得 78.6 mAP，取得了令人鼓舞的结果。
https://arxiv.org/abs/1612.08242
9.Fast R-CNN
Fast R-CNN 是由 Ross Girshick 在 2015 年提出的一篇重要论文。
该论文介绍了一种高效的目标检测方法，称为 Fast R-CNN，它通过共享卷积特征、RoI 池化和多任务损失函数，显著提升了目标检测的速度和精度。Fast R-CNN 在多个基准测试中表现出色，是目标检测领域的一项重要进展。它为后续的检测算法（如 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN）奠定了基础，对计算机视觉的发展产生了深远影响。
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https://arxiv.org/abs/1504.08083
10.Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks 是由 André Karpathy 等人在 2014 年提出的一篇论文。
这篇论文提出了一种基于 CNN 的大规模视频分类方法，通过多种时间维度处理策略，实现了高效的视频分类。
论文通过大规模实验验证了方法的有效性，对视频理解和计算机视觉领域产生了重要影响。
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