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ZFNet：isualizing and Understanding Convolutional Networks（在AlexNet基础上做可视化、可解释
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VGG：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION（将模块堆叠到极致）；
Inception V1/GoogLeNet：Going deeper with convolutions（开始剑走偏锋，提出一些非常规的分解、并行模块，Inception架构的基础）；
BN-Inception：Batch Normalization： Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift（Inception+Batch Normalization）；
Inception V2/Inception V3：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision（上承Inception-V1，下启Inception-V4和Xception，继续对模块进行分解）；
Inception-V4, Inception-ResNet：Inception-V4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning（纯Inception block、结合ResNet和Inception）；
Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions（Xception：extreme inception，分解到极致的Inception）；
ResNet V1：Deep Residual Learning for Image Recognition（何凯明，提出残差连接概念 ResNet系列开山之作）；
ResNet V2：Identity Mappings in Deep Residual Networks（何凯明，在V1的基础上进行改进，和V1同一个作者）；
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DualPathNet：Dual Path Networks；
SENet：queeze-and-Excitation Networks（提出SE模块，可以便捷的插入其他网络，由此有了一系列SE-X网络）；
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NAS：NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING（神经网络搜索的开山作之 有人工智能设计网络）；
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MobileNets系列：
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MobileNetV2：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks；
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ViT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE（transformer在CV领域应用的里程碑著作）；
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VAN：Visual Attention Network（不是Transformer、只是将Transformer的思想借鉴入CNN中）；
PVT：Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions（金字塔结构+Transformer）；
TNT：Transformer in Transformer；
MLP-Mixer：MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision；
ConvMixer：ConvMixer：Patches Are All You Need（ 证明 ViT 性能主要归因于使用Patchs作为输入表示的假设）；
