给我推荐几个主流的图片识别预训练模型的网址

以下是一些主流的图片识别预训练模型的网址：

1. ImageNet：http://www.image-net.org/
2. TensorFlow Hub：https://tfhub.dev/s?module-type=image-feature-vector&q=tf2
3. PyTorch Hub：https://pytorch.org/hub/search?query=image%20classification
4. MXNet Gluon：https://gluon-cv.mxnet.io/model_zoo/classification.html
5. Caffe Model Zoo：https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo#models-for-image-classification

希望对你有所帮助！

相关问题

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。

预训练模型的研究现状和发展趋势

预训练模型是近年来自然语言处理领域的研究热点，它利用大规模文本数据进行无监督的预训练，然后在有标注数据上进行微调，从而显著提升了自然语言处理任务的性能。目前，预训练模型已经成为自然语言处理领域的主流技术之一。

在预训练模型的研究中，BERT模型是一个里程碑式的成果，它的提出引领了预训练模型的发展趋势。BERT模型通过两个阶段的无监督预训练，显著提高了多项任务的性能，包括问答、命名实体识别、文本分类等。在BERT之后，GPT-2、RoBERTa、XLNet等预训练模型也相继提出，这些模型不仅在预训练过程中采用了更加复杂的网络结构和预训练目标，而且在微调阶段也取得了更好的性能。

预训练模型的研究还面临着一些挑战和问题。首先，预训练模型需要大量的计算资源和训练数据，这对于一些小型企业或个人研究者来说是一个很大的挑战。其次，预训练模型可能存在过拟合问题。虽然预训练模型的表现出色，但在一些特定场景下，它可能无法很好地适应新的领域或任务。

未来，预训练模型的研究将会继续深入，主要包括以下方向：一是进一步提高预训练模型的性能和效率，例如采用更加复杂的网络结构、更加高效的训练策略等；二是将预训练模型应用于更多的自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译等；三是解决预训练模型在特定场景下的适应性问题，例如如何将预训练模型应用于医疗、金融等领域。