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
