图像分类（Image Classification）
| 模型名 | 特点 | 备注 |
|---|
| ConvNeXt V2 | 卷积改进，媲美 Transformer | 强于 ResNet、EfficientNet |
| Vision Transformer (ViT) | 全 Transformer 架构 | 开创图像 transformer 浪潮 |
| Swin Transformer V2 | 局部注意力 + 金字塔结构 | 更强的多尺度能力 |
| CoaT / CMT / EfficientFormer | 卷积+注意力结合 | 提高效率，兼顾性能 |
目标检测（Object Detection）
| 模型名 | 类型 | 特点 |
|---|
| YOLOv8 | 单阶段 | 快速轻量，工业实用 |
| RT-DETR | Transformer | 实时 DETR，端到端快 |
| DINO | Transformer | DETR 系列最强，效果极佳 |
| Sparse R-CNN | Region-based | 不用 anchor，更精炼 |
| Deformable DETR | Transformer + 可变卷积 | 提高收敛速度 |
实例分割（Instance Segmentation）
| 模型名 | 基础架构 | 特点 |
|---|
| Mask R-CNN | Faster R-CNN + mask head | 经久不衰的经典方案 |
| SOLOv2 / YOLACT | 单阶段 | 实时分割方案 |
| Mask2Former | Transformer + 全任务统一 | 分割任务通吃（语义/实例/全景） |
语义分割（Semantic Segmentation）
| 模型名 | 特点 | 数据集 |
|---|
| SegFormer | 高效的 transformer 分割 | Cityscapes, ADE20K |
| HRNet | 高分辨率保持 | 多尺度信息并行 |
| DeepLabv3+ | 空洞卷积 | 曾是标准方法 |
| Mask2Former | 通用分割架构 | 适配所有分割类型 |
视频理解（Video Understanding）
| 模型名 | 任务 | 特点 |
|---|
| VideoMAE | 视频分类 | 自监督预训练，表现强 |
| TimeSFormer | Transformer | 分离时空 attention |
| SlowFast | 动作识别 | 快慢路径建模动作变化 |
多模态视觉（Vision + Language）
| 模型名 | 类型 | 特点 |
|---|
| BLIP / BLIP-2 | 图文生成/理解 | 支持图像描述、VQA、跨模态检索 |
| OFA | One-For-All | 统一多模态任务 |
| GIT | 图文 Transformer | 图像 → 文本，轻量高效 |
| MiniGPT-4 / LLaVA | 类 GPT-4V | 图文对话，基于视觉 encoder + LLM |
自动驾驶/3D 检测（3D Detection / Perception）
| 模型名 | 特点 | 数据集 |
|---|
| BEVFormer | bird’s-eye-view Transformer | NuScenes, Waymo |
| PointRCNN | 基于点云的 R-CNN | KITTI |
| PV-RCNN | 高效的两阶段点云检测 | 3D 识别 SOTA 多次 |
| CenterPoint | anchor-free + center-based | 快速稳定 |
视觉基础模型（视觉大模型，VLM）
| 模型名 | 类型 | 特点 |
|---|
| CLIP | 图文对齐 | 开创多模态预训练 |
| DINOv2 | 视觉表示学习 | 强大的通用视觉表征 |
| SAM (Segment Anything) | 万能分割器 | Promptable 分割范式 |
| SEEM | Everything Model | 多模态提示泛化分割 |
| Florence / BEiT-3 | 微软大模型 | 文本图像联合建模 |
文本分类 / 情感分析（Text Classification / Sentiment Analysis）
| 模型 | 特点 | 常用数据集 |
|---|
| RoBERTa | BERT 的优化版，泛化更强 | SST-2, AGNews |
| DeBERTa V3 | 解耦注意力，表现顶级 | GLUE, IMDb |
| ERNIE 3.0 | 知识增强预训练 | 中文任务强 |
| ELECTRA | GAN 式训练，高效收敛 | - |
文本生成（Text Generation）
| 模型 | 特点 | 应用方向 |
|---|
| GPT-4 | 多模态，推理能力强 | 通用文本生成 |
| LLaMA 2 | 开源强模型，适合微调 | Chat、创作等 |
| GLM-4 | 中英文表现均衡，开放模型 | 中英生成、对话 |
| T5 / FLAN-T5 | 任务统一建模 | 可调教生成模型 |
阅读理解 / 问答（Reading Comprehension / QA）
| 模型 | 特点 | 数据集 |
|---|
| UnifiedQA | 多任务问答统一架构 | SQuAD, HotpotQA |
| Macaw | 开放域 QA | 可解答常识、多步问题 |
| GPT 系列 + Retrieval | 检索增强生成 | RAG, WebQA 等 |
| ChatGPT (GPT-3.5/4) | 多轮推理能力 | 多任务泛化强 |
语言建模 / 通用 LLM
| 模型 | 说明 |
|---|
| GPT-4 / ChatGPT | 多任务通用模型，表现全面 |
| Claude 3 | 强推理与安全性兼顾 |
| Gemini | Google 的多模态旗舰 |
| LLaMA 2 | 高性价比开源 LLM |
| GLM 系列 | 中文支持强，开源友好 |
| Mistral / Mixtral | 小模型高性能，MoE 架构代表 |
文本摘要（Summarization）
| 模型 | 特点 | 任务类型 |
|---|
| PEGASUS | 预训练专为摘要设计 | abstractive summarization |
| BART / mBART | 编码解码 + 噪声建模 | 多语言支持强 |
| T5 / FLAN-T5 | 任务统一建模 | 任意格式摘要 |
| ChatGPT / GPT-4 | 长文摘要能力优秀 | 长文+结构保持 |
信息抽取（NER / RE / Event Extraction）
| 模型 | 特点 |
|---|
| BERT-MRC / UIE（统一信息抽取） | 提示式信息抽取（统一问答框架） |
| LayoutLMv3 | 文档抽取 + 视觉增强 |
| DyGIE++ | 实体 + 关系 + 事件联合抽取 |
| ChatGLM + Prompt | 用于小样本 Prompt NER |
机器翻译（Machine Translation）
| 模型 | 特点 | 来源 |
|---|
| mBART / mT5 | 多语言预训练 | Facebook / Google |
| NLLB-200 | 支持 200 多种语言 | Meta |
| DeepL + GPT-4 | 实用最强组合 | 商业翻译+润色 |
| ChatGPT | 润色式翻译优于通用 NMT | |
推理任务（自然语言推理 NLI / 多跳问答 / 多步推理）
| 模型 | 特点 | 数据集 |
|---|
| DeBERTa / RoBERTa | NLI 经典强者 | MNLI |
| GPT-4 | 多步链式推理能力强 | Chain-of-Thought |
| ReAct / CoT Prompting | 结合工具和思考的推理范式 | HotpotQA, OpenBookQA |
多语言 NLP（Multilingual NLP）
| 模型 | 特点 |
|---|
| mBERT / XLM-R | 多语言预训练的经典 |
| mT5 / mBART50 | 多语言翻译 + NLU 支持 |
| NLLB-200 | 特别适合低资源语言 |
视觉定位概览
过去几年，视觉定位领域从基于 DETR 的模块化检测-定位框架发展到大规模多模态预训练，再到结合大型语言模型的多粒度生成式方法。早期代表作 MDETR（2021）首次将检测与定位端到端统一；随后 GLIP（2021）通过语言——图像对齐预训练在 COCO 上取得 60.8 AP 的 SOTA 成绩；GLIPv2（2022）进一步拓展到实例分割与多任务跨模态理解。2023 年，Grounding DINO 在零样本检测与定位上刷新记录；2024 年底的 OneRef 与 HiVG 引入了生成式和层次化多模态策略；最新的Ferret（ICLR 2024）将定位能力嵌入到多模态 LLM，实现任意形状的开放词汇定位；甚至 3D 视觉定位领域也涌现出 SeeGround（2024 12）等零样本框架。
从基于 DETR 的端到端方法（如 MDETR）➔区域–短语对齐预训练（如 GLIP/GLIPv2）➔零样本&开放词汇定位（GroundingDINO 及其 Pro 版本）➔生成式&统一框架（OneRef、Generative VLM）➔多模态大模型（Ferret、Kosmos-2）的融合应⽤。
1. 基于 DETR 的端到端定位模型
- MDETR (2021)：首个将目标检测与自然语言定位统一在 DETR 框架下，通过多模态编码器-解码器端到端训练，实现对 RefCOCO 系列基准的领先表现。
- LightMDETR (2024)：轻量化版本，P@1 在 RefCOCO（85.92%）与 RefCOCOg（80.97%）上略超原始 MDETR，验证了“低成本”端到端方法的可行性
- Position-guided Text Prompt：在预训练阶段通过“分块+填空”机制强化图文位置对齐，有效提升下游定位精度。
- RefFormer(NIPS 2024)：通过“查询适配（Referential Query）”模块，将 CLIP 作为背靠骨干，生成初始查询以减轻多模态解码难度，在五个视觉定位基准上超越此前 SOTA。
2. 区域—短语对齐预训练
- GLIP (CVPR 2022)：Grounded Language-Image Pre-training 模型，统一目标检测与短语定位预训练，实现 60.8 AP on COCO val，并展现强zero-shot、few-shot 能力。
- GLIPv2 (2022)：在 GLIP 基础上，增加实例分割与多任务理解，统一 Localization 与 Vision–Language Pre-training，使单一模型同时达到检测、分割与定位的 SOTA 水平。
- CLIP-VG (TMM 2023)：利用 CLIP 生成伪语言标签并自适应课程学习，在 RefCOCO/+/g 上的全/弱监督与无监督场景均刷新了当时记录。
3. 零样本与开放词汇定位
- GroundingDINO (ECCV 2024)：将 DINO 检测器与 grounded pre-training 结合，实现开放词汇检测与定位的零样本 SOTA，在 COCO、LVIS 及 ODinW 等基准上表现优异。
- GroundingDINO 1.6 Pro (2025 Q1)：对 1.5 版本进一步优化，尤其是在 LVIS “rare” 类的零样本迁移上取得更大提升。
- Florence-2-large-ft：在 Papers With Code Leaderboard 上，Florence-2-large-ft 在 RefCOCO+、RefCOCO、RefCOCOg 多个拆分上均居榜首。
4. 生成式统一与层次化多模态策略
- OneRef (NeurIPS 2024)：通过生成式定位机制，实现端到端从文本到检测框的“一步到位” Referring Expression Comprehension，通过 Mask Referring Modeling（MRefM）在 RefCOCOg/Flickr30K 上刷新记录。
- Learning Visual Grounding from Generative VLM (Jul 2024)：利用大规模生成式 VLM 自动构建 1M+ 对应表达的 Grounding 数据集，零样本迁移到 RefCOCO 系列便大幅超越人标方
- HiVG (ACM MM 2024)：采用层次化多模态细粒度特征融合，进一步提升复杂表达式下的定位准确率。
5. 大型多模态语言模型融合
- Ferret (ICLR 2024)：将混合离散坐标与连续特征的区域表示融合到 MLLM 中，支持任意形状、开放词汇的精细化视觉定位。
- Kosmos-2 (2023)：通过 Markdown 链接式表达
[text span](bounding boxes)，基于大规模 GrIT 语义-视觉对齐数据集训练，将定位能力内嵌到通用多模态 LLM，实现多任务跨模态理解与定位。 - BLIP-2 (2023)：利用冻结的图像与语言模型，通过轻量级查询器桥接两者，实现低成本预训练并在包括定位在内的多项视觉-语言任务上刷新 SOTA。
6. 3D 场景定位
- SeeGround (2024 12)：零样本 3D 视觉定位框架，将 2D 预训练 VLM 扩展至 3D 场景，通过多视角渲染与空间描述融合，超越弱监督和部分监督 SOTA。
视觉定位的 SOTA 模型已覆盖从端到端 DETR、区域–短语预训练、零样本开放词汇、生成式一体化，到多模态大模型等全栈技术路线。选型应根据下游需求（精度 vs. 效率、零/少样本、生成能力、LLM 集成）进行权衡。
| 模型名称 | 参数量 (B) | RefCOCO (val / testA / testB) | RefCOCO+ (val / testA / testB) | RefCOCOg (val / test) |
|---|
| KOSMOS-2 | 1.6 | 52.32 / 57.42 / 47.26 | 45.48 / 50.73 / 42.24 | 60.57 / 61.65 |
| MDETR-R101 | – | 86.75 / 89.58 / 81.41 | 79.52 / 84.09 / 70.62 | 81.64 / 80.89 |
| NExT-Chat | 7 | 85.50 / 90.00 / 77.90 | 77.20 / 84.50 / 68.00 | 80.10 / 79.80 |
| MDETR-ENB3 | – | 87.51 / 90.40 / 82.67 | 81.13 / 85.52 / 72.96 | 83.35 / 83.31 |
| Shikra | 7 | 87.01 / 90.61 / 80.24 | 81.60 / 87.36 / 72.12 | 82.27 / 82.19 |
| Ferret | 7 | 87.49 / 91.35 / 82.45 | 80.78 / 87.38 / 73.14 | 83.93 / 84.76 |
| GroundingGPT | 7 | 88.02 / 91.55 / 82.47 | 81.61 / 87.18 / 73.18 | 81.67 / 81.99 |
| PixelLLM | 4 | 89.80 / 92.20 / 86.40 | 83.20 / 87.00 / 78.90 | 84.60 / 86.00 |
| SimVG-DB-Base | 0.18 | 91.47 / 93.65 / 87.94 | 84.83 / 88.85 / 79.12 | 86.30 / 87.26 |
| COMM-7B | 7 | 91.73 / 94.06 / 88.85 | 87.21 / 91.74 / 81.39 | 87.32 / 88.33 |
| SimVG-DB-Large | 0.61 | 92.87 / 94.35 / 89.46 | 87.28 / 91.64 / 82.41 | 87.99 / 89.15 |
![[特殊字符] 分布式定时任务调度实战：XXL-JOB工作原理与路由策略详解](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3a638f73130d4e3b9fd8f534993826f2.jpeg)
