【第62篇】ConvNeXt V2论文翻译：ConvNeXt V2与MAE碰撞
文章目录
- 摘要
- 1 简介
- 2 相关工作
- 3 全卷积掩码自编码器
- 4 全局响应归一化
- 5 ImageNet实验
- 6 迁移学习实验
- 7 结论
摘要
论文链接：ConvNeXt V2
在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下，视觉识别领域在21世纪20年代初实现了快速现代化和性能提升。例如，以ConvNeXt[52]为代表的现代ConvNets在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签的监督学习而设计的，但它们也可能受益于自监督学习技术，
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