目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型

按任务类型分类介绍：

图像分类

CoCa：结合对比学习和生成学习，通过对比损失对齐图像和文本嵌入，并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色，且仅需极少的任务特定微调。
PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视觉问答和场景文本理解等任务中达到了最佳性能。
CoAtNet-7：该模型融合了卷积层和注意力层，平衡了模型的泛化能力和容量。它利用卷积的归纳偏差和注意力机制的可扩展性，在ImageNet基准测试中取得了90.88%的Top-1准确率。
DaViT：通过结合空间和通道自注意力机制，平衡了全局上下文捕获和计算效率。该模型在ImageNet-1K数据集上达到了90.4%的Top-1准确率。
FixEfficientNet：改进了EfficientNet分类器，解决了训练和测试之间的差异，并采用了更新的训练程序。其L2版本在3亿无标签图像上进行弱监督训练，达到了88.5%的准确率。

目标检测

Co-DETR：引入了协作混合分配方案，改进了基于DETR的目标检测器。它通过辅助头和一对多标签分配提升检测精度，同时减少了GPU内存使用，COCO测试集上的平均精度（AP）达到了66.0%。
InternImage：这是一个基于CNN的大规模基础模型，利用可变形卷积进行自适应空间聚合，并拥有较大的有效感受野。它在COCO测试集上达到了65.4%的mAP。
Focal-Stable-DINO：结合了强大的FocalNet-Huge骨干网络和改进的DINO检测器，解决了多优化路径问题。该模型在COCO测试集上达到了64.8%的AP。
YOLOv7：作为最新的实时目标检测系统，它在速度和精度之间取得了最佳平衡。通过扩展免费技术、模型缩放和创新的重参数化卷积，YOLOv7在COCO数据集上达到了56.8%的AP。

图像分割

语义分割

ONE-PEACE：这是一个40亿参数的可扩展模型，能够无缝整合视觉、音频和语言模态。其灵活的架构结合了模态适配器和基于Transformer的模态融合编码器，在ADE20K数据集上达到了63%的mIoU。
Mask2Former：该模型统一了全景、实例和语义分割任务，使用掩码注意力提取预测掩码区域内的局部特征。它在ADE20K数据集上达到了57.7%的mIoU。

实例分割

Mask Frozen-DETR：将基于DETR的目标检测器转化为强大的分割器，通过在冻结的DETR输出上训练轻量级掩码网络来预测实例掩码。该模型在COCO基准测试中超过了Mask DINO。
DiffusionInst-SwinL：这是一种新型的实例分割框架，将实例视为实例感知滤波器，并将分割视为去噪过程。它在COCO和LVIS数据集上表现出色。

全景分割

Panoptic SegFormer：基于Transformer的框架，具有高效的掩码解码器、查询解耦策略和改进的后处理。它在COCO测试集上达到了56.2%的全景质量（PQ）。
K-Net：这是一个统一的语义、实例和全景分割框架，使用可学习的核生成实例和背景类别的掩码。它在全景和语义分割任务中超过了最佳结果。
这些模型在各自的任务中都取得了优异的性能，但需要注意的是，随着研究的不断进展，新的模型和技术可能会不断涌现。