图像预训练模型有哪些

图像预训练模型是指那些在大规模无监督数据上预先训练过的神经网络模型，通常用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。一些著名的图像预训练模型包括：

1. **AlexNet**：由ImageNet竞赛而知名，首次展示了深度学习在图像识别领域的巨大潜力。

2. **VGGNet**（Visual Geometry Group Network）：一系列卷积神经网络模型，以其简洁的结构和出色的性能著称。

3. **GoogLeNet / Inception**：采用Inception模块，提高了模型效率，特别是在资源有限的设备上。

4. **ResNet（残差网络）**：引入了残差块，解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题。

5. **DenseNet**：密集连接的网络结构，减少了特征之间的冗余计算。

6. **EfficientNet**：通过缩放网络宽度、深度和分辨率来平衡模型大小、速度和精度。

7. **BERT for Vision (ViT)**：将Transformer架构应用于视觉领域，如DeiT和MViT。

8. **CLIP**：基于大规模文本-图像对的无监督预训练模型，可用于多种下游视觉任务。

9. **Vision Transformer (ViT)**：首倡直接将整个图像作为输入，通过自注意力机制处理全序列像素。

每个模型都有其特点和应用场景，选择合适的模型取决于具体的任务需求和硬件限制。