除了基于自注意力机制的模型如 Vision Transformer（ViT）和 Data-efficient Image Transformers（DeiT）之外，计算机视觉任务中还有许多其他类型的模型。以下是一些常见的计算机视觉模型：
1. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：CNN 是计算机视觉任务的主要模型，它通过使用卷积层捕捉图像中的局部特征。许多经典的 CNN 结构如 LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet 和 DenseNet 等，已经在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成功。
2. **Capsule Networks（CapsNets）**：CapsNets 是一种试图克服 CNNs 的局限性的模型，它通过使用胶囊（capsule）结构来捕捉图像中的空间关系。CapsNets 在一些计算机视觉任务上表现出了有前景的性能，但迄今为止还没有达到广泛应用的地步。
3. **U-Net**：U-Net 是一种专门用于图像分割任务的卷积神经网络架构。它具有编码器-解码器（encoder-decoder）结构，并在编码器和解码器之间添加了跳跃连接，这有助于提高分割任务的性能。
4. **YOLO（You Only Look Once）**：YOLO 是一种实时目标检测算法，它将目标检测任务作为一个回归问题进行处理。相比于其他目标检测方法如 R-CNN 和 Faster R-CNN，YOLO 具有更快的速度和较高的实时性能。
5. **SSD（Single Shot Multibox Detector）**：SSD 是一种快速而准确的目标检测算法。它在卷积神经网络的多个层级上进行目标检测，从而可以在不同尺寸和比例下检测目标。SSD 在目标检测任务中取得了很好的性能，同时保持了较高的速度。
6. **Mask R-CNN**：Mask R-CNN 是一种用于实例分割任务的模型，它在 Faster R-CNN 的基础上添加了一个用于预测目标像素级掩码的分支。Mask R-CNN 在实例分割任务上表现优异，已被广泛应用于各种计算机视觉场景。
这些模型仅是计算机视觉任务中的一部分。随着研究的深入，可以预期会有更多的模型和架构不断涌现，以应对计算机视觉领域的各种挑战。