2024年了,图像识别和语言处理领域最广泛运用或最好的算法有哪些?
2024-01-16 阅读 92
到2024年,图像识别领域主流有两大路线:一是卷积网络代表如ResNet、EfficientNet、ConvNeXt等,仍是轻量和基线方案;二是基于Transformer的Vision Transformer(ViT)及其变体Swin,在大规模预训练与迁移上表现突出。目标检测与分割常用YOLO系列、Detectron2/Mask R-CNN,分割领域还广泛采用Meta的SAM。语言处理方面Transformer架构占主导,BERT/RoBERTa类擅长编码类任务,T5/BART做序列到序列,GPT系大模型(含开源LLaMA类与商业模型)是生成与对话的首选,且普遍结合指令微调、检索增强生成(RAG)与多模态模型(如CLIP/BLIP/Flamingo)来提升效果。总体趋势是大规模预训练加上任务微调/检索/指令调优的组合。
更新于 2026年01月02日