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 …
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 …
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。 vit这个领域现在 …
大师兄 - 知乎
Apr 7, 2025 · 前言 由于工作繁忙，发表DeepSeek技术博客各位读者也可以按照图1所示的内容自行查阅相关论文或其他作者的博客进行系统的学习。您也可以先依据我的介绍，对DeepSeek …
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）。
大卷积核（7*7等）换成小卷积核（3*3）运算速度是如何加快的？
可以看到CSP结构给ConvNext直接提速了接近百分之40%,让网络回到了与CSPResNet相同的水平线上，同时可以看到CSP对于大卷积核的优化效果甚至是要比3x3卷积的优化还要好，也就是 …
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。 。 …
大卷积核（7*7等）换成小卷积核（3*3）运算速度是如何加快的？
可以看到CSP结构给ConvNext直接提速了接近百分之40%,让网络回到了与CSPResNet相同的水平线上，同时可以看到CSP对于大卷积核的优化效果甚至是要比3x3卷积的优化还要好，也就是 …