当前的视觉模型研究正经历着一场前所未有的变革和比较。Meta团队最新的研究（详细可见 本文链接 ）深入探讨了如何根据特定需求选择视觉模型，特别是在超越传统ImageNet准确度的指标上进行了全面比较。
自从早期的ConvNets到现代的Vision Transformers（ViT），以及使用不同训练方法如监督学习和CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的模型，计算机视觉模型的选择变得更加复杂和多样化。传统的ImageNet准确度已经不能完全反映出模型在真实世界应用中的表现差异。
Meta团队的研究着眼于比较Vision Transformer和ConvNeXt等现代架构在非标准指标上的表现。例如，他们通过引入ImageNet-X数据集，评估了模型在具有不同变化因素（如遮挡、纹理等）的情况下的表现。研究发现，相对于传统的监督模型，CLIP模型在某些错误率更低，表现更为优越。
除了错误率的比较，研究人员还深入探讨了模型的形状和纹理偏差，发现ViT模型在形状方面的偏差较大，而CLIP模型则在纹理方面表现更为稳定。这种发现为理解模型在决策过程中对形状和纹理的依赖程度提供了新的视角。
研究还对模型的校准性进行了评估，发现CLIP模型在置信度方面表现较好，而监督模型则存在一定的校准不足。这些结果不仅揭示了不同模型在准确性背后的表现差异，还为模型选择和应用提供了重要的指导意见。
Meta团队的最新研究不仅推动了视觉模型性能评估的前沿，还为研究人员和从业者提供了选择适合特定任务的最佳视觉模型的实用方法。
