现在应用于CV领域的，比较流行的大模型 有哪些啊

目前应用于计算机视觉领域的比较流行的大模型有以下几种：

1. ResNet：ResNet 是一个非常经典的深度卷积神经网络模型，通过引入残差连接解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

2. InceptionNet：InceptionNet 是一个基于多尺度卷积的深度卷积神经网络模型，通过不同大小的卷积核和池化核进行特征提取，可以提高网络的感受野和特征表达能力。

3. VGGNet：VGGNet 是一个使用多个小尺寸卷积核构成的深度卷积神经网络模型，具有良好的模型可解释性和可训练性。

4. EfficientNet：EfficientNet 是一个结合了网络深度、宽度、分辨率和复杂度的综合优化模型，可以在保证模型精度的同时，减少模型的参数量和计算量。

5. DenseNet：DenseNet 是一个密集连接网络模型，通过将前一层的所有特征图连接到当前层的每个位置，可以有效地减少特征传递的瓶颈，提高网络的特征表达能力。

这些模型都经过了广泛的验证和应用，在计算机视觉领域取得了良好的效果，并且在不同的任务中都有着广泛的应用。