计算机视觉排行榜前十，揭秘计算机视觉领域，盘点2023年度计算机视觉排行榜前十名

本文目录导读：

1. 2023年度计算机视觉排行榜前十名

随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了显著成果，为了展示计算机视觉领域的最新进展，我们特此盘点2023年度计算机视觉排行榜前十名，为广大读者提供一份详尽的行业报告。

2023年度计算机视觉排行榜前十名

1、EfficientDet：EfficientDet是由谷歌提出的一种轻量级目标检测算法，其在COCO数据集上取得了22.2%的AP值，成为2023年度计算机视觉排行榜的榜首。

2、MobileNetV3：MobileNetV3是谷歌推出的新一代轻量级神经网络架构，其在图像分类任务上表现出色，尤其在移动设备上具有很高的效率。

3、HRNet：HRNet是由香港中文大学提出的一种高分辨率网络，该算法在图像分割任务上取得了优异的成绩，成为排行榜第三名。

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4、Swin Transformer：Swin Transformer是由微软亚洲研究院提出的一种基于Transformer的图像分类算法，其在ImageNet数据集上取得了76.5%的top-1准确率，位列排行榜第四名。

5、PSpNet：PSpNet是由香港中文大学提出的一种基于深度学习的图像超分辨率算法，该算法在ImageNet-RR数据集上取得了最先进的性能，排名第五。

6、DLA：DLA是由清华大学提出的一种深度学习加速器，该技术能够有效提升计算机视觉算法的运行速度，排名第六。

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7、ProxylessNAS：ProxylessNAS是由谷歌提出的一种神经网络架构搜索算法，该算法在ImageNet数据集上取得了优异的成绩，排名第七。

8、ProxylessNAS-C：ProxylessNAS-C是ProxylessNAS的改进版本，该算法在ImageNet数据集上取得了更好的性能，排名第八。

9、Distiller：Distiller是由谷歌提出的一种模型压缩技术，该技术能够有效减少模型的参数数量，提高模型的效率，排名第九。

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10、SARNet：SARNet是由香港中文大学提出的一种合成孔径雷达图像分类算法，该算法在合成孔径雷达图像分类任务上取得了优异的成绩，排名第十。

2023年度计算机视觉排行榜前十名涵盖了图像识别、目标检测、人脸识别等多个领域，展示了计算机视觉领域的最新进展，这些算法在各自领域取得了优异的成绩，为人工智能技术的发展提供了有力支持，在未来，随着技术的不断进步，计算机视觉领域将继续迎来更多创新和突破。

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