2022年提出的计算机视觉模型有哪些
时间: 2023-05-21 13:01:58 浏览: 104
2022年提出的计算机视觉模型有很多种,其中一些比较流行的包括:EfficientNet、DeiT、ViT、ResNeSt、Swin Transformer等。这些模型都是通过深度学习算法训练得到的,可以用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
相关问题
计算机视觉有哪些al模型
计算机视觉中常用的AI模型包括:
1. 卷积神经网络(CNN):CNN是计算机视觉领域最常用的深度学习模型,可用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。
2. 循环神经网络(RNN):RNN是一种适用于序列数据的神经网络模型,可用于自然语言处理和视频分析等任务。
3. 目标检测模型:目标检测是计算机视觉中的重要任务之一,常用的模型包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
4. 图像分割模型:图像分割是将图像中的像素分为不同的类别,常用的模型包括U-Net、FCN等。
5. 姿态估计模型:姿态估计是计算机视觉中的一个重要任务,常用的模型包括OpenPose、HRNet等。
6. 三维计算机视觉模型:三维计算机视觉是指对三维物体进行识别、分割和重建等任务的技术,常用的模型包括PointNet、PointNet++等。
7. 强化学习模型:强化学习可以用于计算机视觉中的目标跟踪和自主导航等任务,常用的模型包括DQN、A3C等。
总的来说,计算机视觉中的AI模型涵盖了许多不同的任务,以上列举的仅是常用的模型,随着技术的不断进步,还会涌现出更多的新型模型。
计算机视觉领域有哪些经典的网络模型
计算机视觉领域有很多经典的网络模型,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、残差网络(ResNet)、Inception网络、YOLO等。这些网络模型在图像分类、目标检测、图像分割等任务中都有广泛应用。