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  1. 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 …

  2. 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,…

  3. 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 …

  4. 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 …

  5. 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 …

  6. 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

  7. 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…

  8. CVPR2022 有什么值得关注的论文 - 知乎

    我们邀请到了ConvNeXt的作者刘壮一起探讨现代模型设计! 更多 MegEngine 中大 kernel 优化解读,及 ConvNext,RepLKNet 两篇 paper 的分享,可关注北京时间本周六(3.19)上午 …

  9. 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 …

  10. 论文精读 - 知乎

    ConvNeXt网络模型 1.ConvNeXt介绍 A ConvNet for the 2020s ConvNeXt出自以上文章。 ViTs的提出迅速取代了卷积网络成为了目前最先进的图像分类模型。 但是基础的ViT网络在计算机视 …