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主流图像分类模型对比分析显示，CNN和Transformer架构各具优势。ResNet等传统CNN参数量较少，适合通用分类；ViT和Swin Transformer凭借88%+准确率成为高精度首选，但对算力要求高。轻量化场景推荐MobileNetV3（5-10M参数），多模态任务则适用CLIP模型。技术趋势呈现Transformer主导、混合架构兴起的特点，但面临计算成本和数据依赖等挑战。根据需求

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在AutoDL平台使用CodeWithGPU镜像极大提升了AI开发效率，预配置主流框架和优化环境省去了繁琐搭建过程。作者分享了自己借助该平台快速完成图像分类任务的经历，赞赏其灵活计费和高性价比。作为活跃用户，作者还贡献了多个热门镜像，如YOLO系列，获得社区认可。文末表达了对AutoDL未来发展的期待。

解决raw.githubusercontent无法访问

之前尝试过使用U盘在windows系统上刷istoreOS系统把几个交换机组成一个内网系统，方便管理，现在手头闲置了一台服务器，版本是CentOS7.7 64位，所以想着能不能刷上istoreOS,结果网上查了很久都没找到教程，索性自己摸索一番，