目前最前沿的图像分类模型

目前最前沿的图像分类模型是自注意力机制（Self-Attention）的Transformer模型，其中最著名的是Vision Transformer（ViT）。ViT模型将图像划分为一系列的图像块，然后通过自注意力机制来学习图像中各个块之间的关系。这种模型在大规模视觉识别任务上取得了很好的性能，甚至超过了传统的卷积神经网络模型。除了ViT，还有其他一些基于Transformer的图像分类模型，例如DeiT、T2T-ViT和Swin Transformer等，它们在各个图像分类任务上都取得了很好的效果。