如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer?
现在诸多论文都是在探讨 Transformer 架构中的某个部件对整体性能的影响，例如 Patch 切分模式等，而 ConvNeXt 虽然没有正面回答为何 Transformer 性能优异，但是从实践角度，参考 …
十年回顾——CV的未来：ConvNeXt or Transformer? - 知乎
ConvNeXt与ResNet和Swin对比. ConvNeXt的出现证明，并不一定需要Transformer那么复杂的结构，只对原有CNN的技术和参数优化也能达到SOTA，未来CV领域，CNN和Transformer谁主 …
如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer?
CNN还是YYDS？A ConvNet for the 2020sThe "Roaring 20s" of visual recognition began with the…
如何使用 PyTorch 复现 ConvNext？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
在CV界，传统卷积已经彻底输给Transformer了吗？ - 知乎
反过来ConvNeXT从vit里获得了灵感，给cnn来了一波文艺复兴。 LeCun说过，他理想中的网络应该是用卷积抓底层的特征，transformer处理高阶的信息。 类似于detr那样。
如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer?
PeLK 在各种视觉任务上（包括 ImageNet 分类、ADE20K 上的语义分割和 MS COCO 上的目标检测）优于现代视觉 Transformer 和 ConvNet 架构（如 Swin、ConvNeXt、RepLKNet 和 …
convnext 如何加入 fpn 精度高？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
AI智韵 - 知乎
6 days ago · 摘要 在本文中，我们成功应用蒸馏策略以实现YoloV8小模型的无损性能提升。我们采用了MimicLoss作为蒸馏方法的核心，通过对比在线和离线两种蒸馏方式，我们发现离线蒸馏 …
深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎
模型训练的时候一般把epoch设置多大达到模型收敛，为啥设置很多还是一直不能收敛呢？
Yolov10训练自己的数据集时精度很低是什么原因? - 知乎
图像分类：通过将WTConv集成到ConvNeXt和MobileNetV2架构中进行图像分类，验证了其有效性，证明了它在基本视觉任务中的实用性。 下游任务 ：WTConv层作为下游任务的主干网络时 …