现在最值得研究AI模型并可以用4090显卡完成训练的CV领域模型是什么模型

当前最值得研究的计算机视觉领域模型之一是Transformer模型在图像识别任务中的应用，尤其是Vision Transformer（ViT）模型。Transformer 模型在自然语言处理任务中取得了巨大成功，而 ViT 将其成功应用于图像领域。

Vision Transformer 模型采用了Transformer 的结构，通过将图像划分为一系列的图像块（或称为图像补丁），然后将这些图像补丁作为输入序列传递给Transformer 模型。这种方式使得模型能够更好地处理图像中的全局上下文信息。

使用 Vision Transformer 模型进行图像分类任务时，需要对输入图像进行预处理，将其划分为图像补丁并进行线性映射到嵌入空间。然后，这些嵌入向量将被输入到 Transformer 模型中进行处理和分类。

相比传统的卷积神经网络（CNN），Vision Transformer 模型具有一些潜在的优势，例如更好的处理长距离依赖关系和全局上下文信息、更好的可解释性、更好的可迁移性等。然而，由于其较大的模型规模和计算需求，使用 4090 显卡完成训练可能仍然需要一定的时间和资源。

需要注意的是，CV 领域的研究和模型发展非常活跃，还有其他的模型和方法也值得进行深入研究，例如 EfficientNet、ResNeSt、DenseNet、YOLO 等。选择最适合你任务需求和计算资源的模型是需要综合考虑多个因素的。