如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer?
(5) 从 Swin Transformer 到 ConvNeXt 既然 ViT 和 Swin Transformer 等的成功并不是来自所谓的注意力机制，而是精心设计的 Transformer 架构，那么 自然会有疑问这个精心设计的架构为 …
Meta 开源最新视觉大模型 DINOv3，该模型有哪些技术亮点？ - 知乎
今天凌晨，全球社交、科技巨头Meta开源了，最新视觉大模型DINOv3。DINOv3的主要创新使用了自我监督学习，…
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谁主沉 …
在CV界，传统卷积已经彻底输给Transformer了吗？ - 知乎
正如2022年初ConvNeXt、RepLKNet和另外一些工作问世之前，“Transformer在图像特别是语义分割和目标检测等下游任务上吊打CNN”是主流认知，而当时这几篇工作将这一认知修正为“CNN …
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 …
Transformer在遥感上是否效果差？为什么？ - 知乎
最近尝试了swin transformer，swin unet等transformer模型在遥感分割任务上，精度始终差强人意，和HRNet…
如何使用 PyTorch 复现 ConvNext？ - 知乎
TextCNN的复现--pytorch实现 对于TextCNN的讲解，可以参考这篇文章 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification - 知乎 (zhihu.com) 接下来主要是对代码内容的详解，完 …
怎么去设计一个较好的卷积网络，有几个卷积层、池化层、全连接 …
Feb 6, 2022 · 最新手工设计的模型：ConvNeXt（一点点的涨点） 之前手工设计的网络：shuffle系列、 mobile系列 （不包括V3），Res系列变种，各种Non-Local结构，transformer系列。 。 …
Yolov10训练自己的数据集时精度很低是什么原因? - 知乎
训练遵循ConvNeXt的确切配置，没有进行任何参数调整。 我们分别为120个和300个训练周期的预训练模型使用1x和3x微调计划，并报告了框和掩码的平均精度（AP）。
如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer?
如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer? CNN还是YYDS？ A ConvNet for the 2020s The "Roaring 20s" of visual recognition … 显示全部 关注者 1,154