一文梳理CV基础模型13类算法、85种变体全览做视觉方向的同学应该都有同感花钱标注数据是真的肉疼。为了不花这个钱研究者们八仙过海各显神通用没标过的数据、用网上爬的图文、用多模态数据通过对比学习、掩码重建这些方法先 pretrain 一个基础模型然后再微调到检测、分割这些具体任务。这波大模型热潮下来CV领域也出了不少新东西。现在视觉基础模型已经相当多了对做CV研究的人来说这些模型的研究价值很高。为了帮大家快速了解这个领域的进展我今天分享一篇综述。这篇综述把 CV 基础模型整理得明明白白13大类算法每类下面85个变体从 LeNet、ResNet 这些老前辈到 SAM、GPT4 这些新面孔全部覆盖。我还额外整理了120篇2021-2023年的CV必读论文很多都开源了代码。当然现有方法虽然效果好但提升空间还是很大的。希望大家能通过这些资料把CV领域的发展脉络搞清楚找到自己的研究方向。论文主要分两块综述12篇涵盖各种survey论文108篇按年份排列。❓你学CV的目的是什么为了转行为了提升竞争力还是纯粹感兴趣不管是什么目的我都建议你先了解一下我们的课程体系。扫码加企业微信备注了解帮你匹配最适合的学习方案