SENet：通道维度的注意力机制
MobileNet V1-V3: 轻量卷积系列模型
DenseNet：特征复用真香
EfficientNet V1-V2:均衡存平深度网络之间
MetaFormer:万法归一，构建未来的Transformer模板
VAN: 基于卷积实现的注意力
ShuffleNet V1-V2:轻量化卷积网络的设计优化之旅
VGGNet：探索深度的力量
GoogLeNetV2-V5：系列模型讲解
GoogLeNet：探索宽度的力量
ConvNeXt：卷积与设计策略的新篇章
MLP-Mixer：并肩卷积与自注意，多层感知机的神奇魔法
AlexNet:拉开深度学习的序幕
RepVGG: 以简化推理模型为核心的全新视角
Swin transformer：窗囗化的Transformer，重新定义视觉任务
AS-MLP：注意力驱动下的多层感知机升级
ConvMixer：创新之路，卷积与多层感知机的相互借鉴
Vision Transformer:从NLP到视觉的Transformer变革
ZFNet:开创卷积模型的可解释性
