目前主流的图像分类模型排名中，ResNet、EfficientNet、Vision Transformer（ViT）和ConvNeXt表现最为突出。这些模型在准确率、计算效率和泛化能力上各有优势，其中ResNet凭借残差结构解决了深度网络的梯度消失问题，EfficientNet通过复合缩放平衡了精度与速度，ViT首次将Transformer引入视觉任务，而ConvNeXt则融合了CNN和Transformer的优点。以下是具体分析：
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ResNet系列
- 核心创新是残差连接（Skip Connection），允许训练超深层网络（如ResNet-152）。
- 在ImageNet等基准数据集上长期保持高准确率，衍生版本如ResNeXt进一步优化计算效率。
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EfficientNet
- 采用复合系数统一缩放网络深度、宽度和分辨率，显著提升计算资源利用率。
- 轻量级版本（如EfficientNet-B0）适合移动端部署，B7版本则兼顾高性能。
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Vision Transformer（ViT）
- 将图像分块后输入Transformer，依赖大规模数据预训练，在数据充足时超越传统CNN。
- 后续改进模型如Swin Transformer通过局部注意力降低计算复杂度。
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ConvNeXt
- 将Transformer的设计思想（如LayerNorm、GELU激活）迁移到CNN架构，实现更高准确率。
- 在ImageNet-1K上达到87.8%的Top-1准确率，接近ViT-Large水平。
选择模型时需权衡数据规模、硬件条件和实时性需求，例如轻量级场景推荐EfficientNet，而数据充足时可优先测试ViT变体。持续关注混合架构（如CNN+Transformer）的发展将有助于把握技术趋势。
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