InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt

文章目录

  • 摘要
  • 1、简介
  • 2、相关工作
    • 2.1、Transformer v.s.CNN
    • 2.2、大核卷积。
  • 3、方法
    • 3.1、MetaNeXt
    • 3.2、Inception深度卷积
    • 3.3、InceptionNeXt
  • 4、实验
    • 4.1、图像分类
    • 4.2、语义分割
    • 4.3、消融研究
  • 5、结论及未来工作展望

InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt_第1张图片

摘要

https://arxiv.org/pdf/2303.16900.pdf

受 Vision Transformer 长程依赖关系建模能力的启发,大核卷积最近被广泛研究和采用,以扩大感受野和提高模型性能,

你可能感兴趣的:(高质量人类CV论文翻译,深度学习,人工智能,计算机视觉)