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85个CV模型变体！计算机视觉基础模型最全盘点

做CV的朋友都知道，标注数据太烧钱。研究员们为了不花钱也能训练模型，想出了各种办法：用无标签数据、用网上爬的图文配对、甚至用多模态数据，通过对比学习、掩码重建这些套路先让模型有个好底子，然后再用到检测、分割各种任务上。

这两年大模型火带动了整个CV领域，各种新模型层出不穷。

现在视觉基础模型已经非常多了，对做CV的人来说，这些是发论文、改模型的好素材。我专门找了一篇综述来帮大家整理思路。

这篇综述把CV基础模型分成13大类，每类下面有85个变体，从最早的LeNet、ResNet一路到最新的SAM、GPT4，全部覆盖。

我还额外准备了120篇2021-2023年CV领域的必读论文，大部分都有开源代码。

说白了，这些模型还有很大的改进空间，大家可以顺着这个思路找找创新点。

论文列表主要分两类：综述类12篇，包括视觉基础模型、大语言模型、多模态学习等；研究类108篇，分布在2021-2023三年。

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大家好，我是资深AI讲师与学习规划师。专注计算机视觉教学与算法研发，过去三年我帮超过2500名有Python 基础的入门者，从"像素是什么"到"独立跑通CV项目"。今天这篇长文，完全按零基础实战体系撰写，从图像本质到经典算法、再到OpenCV工具链和完整项目，一条龙给你讲透可直接复现的CV专业指南。

适合人群：大学生、转行者、开发者，只要会Python基础，就能跟上。读完你就能掌握图像处理4大经典算法，并拥有一个可直接写进简历的实战项目，

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