从谷歌提出的Inception系列（v1到v4）开始，深度学习领域迎来了图像识别的重大突破。尤其是Inception v3和v4，通过引入Factorization（分解）技术显著提升了计算效率，同时保持了卓越的性能💎。紧接着，Facebook推出的RexNeXt则以更高效的参数利用方式吸引了关注，为复杂任务提供了新的解决方案⚡。

与此同时，Google的Xception模型通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）重新定义了网络结构，使模型更加轻量化且易于部署🌱。而MobileNets和ShuffleNet更是将这一理念发扬光大，它们凭借低功耗、高效率的特点，在移动端设备上表现亮眼📱。

这些模型的发展历程不仅展示了技术的进步，也体现了学术界与工业界的紧密合作。未来，随着更多创新出现，AI将更加普及化，服务于每一个人🌍✨。