然后图像识别已经被玩烂了，研究这个既难找工作又难投论文，还难找到研究方向。现在的图像识别一般只用于其他研究的论证，比如说我研究了一个很高效的模型结构搜索（NAS）方法，这个方法在图像识别等方面有用
以个人的经验，现在和计算机视觉（Computer Vision，CV）有关的主流研究方向是：
1：生成式模型（Gen-AI/AIGC），比如说diffusion模型
2：多模态模型（Multimodal model），就是把两个或更多的数据类型作为输入或输出的模型，比如说同时输入图片和文字
3：AI安全，包括模型窃取，后门攻击，敌对攻击之类的很多东西，比较杂的领域
4：自动驾驶（ADS/AV），处理图像和点云数据，主流的自动驾驶是E2E，也就是说直接输入图像和数据，直接输出汽车的驾驶运动
5：基石模型（foundation model），可以被用于其他下游任务的大模型，和自监督模型，无监督模型有关
加了点英文和缩写，方便你找相关论文
