主流的预训练transformer计算机视觉模型

主流的预训练Transformer计算机视觉模型包括基于BERT和GPT的模型。BERT是基于Transformer的双向编码器表示技术，它是一种常用的自然语言处理模型，但也可以用于计算机视觉任务。在计算机视觉中，BERT可以通过将图像和文本标记连接并输入到Transformer中进行单流建模，实现隐式的模态内融合和多模态融合。这种方法不受双流建模中融合阶段架构设计的影响，可以学习到一个联合表示。

此外，还有基于区域或网格的图像嵌入方法，这种方法可以提取高级特征，防止早期融合交叉模态信息。对于预训练的Transformer计算机视觉模型来说，设计更好的模态融合可能是改善模型表示的关键，而不是设计新的视觉嵌入方法。

相关问题

多模态预训练模型都有哪些？

当前主流的多模态预训练模型包括：

1. ViT：Vision Transformer，是一种基于Transformer结构的图像分类模型。

2. CLIP：Contrastive Language-Image Pre-Training，是由OpenAI提出的一种语言和图像的对比学习模型。

3. UNITER：Universal Image-Text Representation Learning，是由华为Noah's Ark Lab提出的一种基于Transformer结构的图像和文本的联合预训练模型。

4. DALL-E：是由OpenAI提出的一种图像生成模型，可以根据文本描述生成对应的图像。

5. VSE：Visual-Semantic Embedding，是一种将图像和文本嵌入到同一向量空间的预训练模型，可以用于图像检索和描述生成等任务。

6. LXMERT：Language-Driven Cross-Modal Encoder Representations from Transformers，是一种基于Transformer结构的图像和文本的联合预训练模型，可以用于视觉问答等任务。

视觉模型

### 计算机视觉模型概述

计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，在大模型背景下取得了显著的发展。这些进步不仅体现在算法效率上，也反映在实际应用中的广泛性和多样性中[^1]。

#### 模型分类与发展现状

当前主流的计算机视觉模型可以分为几类：

- **卷积神经网络(CNN)**：这是最经典的用于图像识别的技术之一。通过多层次特征提取来实现对复杂图案的理解。

- **Transformer架构**：近年来兴起的一种新方法论，尤其适用于处理序列数据以及跨模态任务（如图文匹配），例如Vision Transformer(ViT)[^2]。

- **多模态融合模型**：结合不同类型的输入源（文字、声音、视频片段等）进行综合分析，代表性的有GPT-4V这样的先进系统能够理解并生成包含文本和图片的内容[^3]。

#### 学习资源推荐

对于希望深入研究此领域的开发者而言，可以从以下几个方面入手获取资料：

- 官方文档与开源项目：许多顶尖的研究机构都会将其研究成果公开发布在网上供他人参考学习；GitHub平台上也有大量高质量的相关代码库可供借鉴。

- 在线课程平台：Coursera, Udacity等网站提供了丰富的付费/免费在线教育服务，涵盖了从入门到高级的各种主题范围内的教学内容。

- 技术社区交流：加入Reddit Machine Learning板块或者Stack Overflow上的讨论组可以帮助解决具体编程过程中遇到的问题，并与其他爱好者分享心得体验。

#### 实际应用场景举例

借助于上述提到的不同类别CV框架的支持，现在已经可以在多个行业内部署高效能解决方案：

- 自动驾驶汽车依靠精准的目标检测完成道路状况感知；

- 医疗影像诊断辅助医生更快速准确地发现病变部位；

- 零售业利用顾客行为追踪优化店铺布局设计提高销售额度。

import torch
from torchvision import models

# 加载预训练好的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()