目前，图像识别领域中一些能力较强的大模型包括：
百度智能云的AI图像识别技术：这项技术利用深度学习算法模拟人脑的神经元网络，对图像进行预处理、特征提取和分类器识别，广泛应用于安全、医疗、交通等领域 。
北京大学张史梁长聘副教授课题组的多模态大模型Pink和LocLLM：这些模型通过为大语言模型添加图像细粒度指代分析能力，实现了对图像中特定物体和人体的细粒度感知，并在多模态任务、指代感知任务以及人体感知任务上展现出优秀的性能和泛化能力 。
百度AI的通用物体和场景识别：这项服务能够识别超过10万类常见物体和场景，支持获取识别结果对应的百科信息，并且可以使用EasyDL定制训练平台进行定制识别 。
Vision Transformer (ViT)：由Google Brain团队推出，将传统的CNN替换为Transformer架构，实现了在图像识别任务中的显著性能提升 。
Meta开源的DINOv2视觉大模型：这些模型使用自监督的方式进行训练，无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等多种视觉任务 。
这些大模型展示了AI在图像识别领域的强大能力，能够处理各种复杂的视觉任务，并在不同的应用场景中发挥作用。
