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摘要
1、简介
2、相关工作
3、提出的方法
- 3.1、可变形卷积v3
- 3.2、InternImage模型
4、实验
- 4.1、图像分类
- 4.2、物体检测
- 4.3、语义分割
- 4.4、消融研究
5、结论与局限性

官方源码：https://github.com/OpenGVLab/InternImage
论文：https://arxiv.org/abs/2211.05778
官方博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/610772005

摘要

与近年来大规模视觉变压器(ViTs)的长足发展相比，基于卷积神经网络(cnn)的大规模模型仍处于早期状态。本文提出了一种新的大规模基于cnn的基础模型InternImage，该模型可以通过增加参数和ViTs等训练数据

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【第73篇】InternImage：探索具有可变形卷积的大规模视觉基础模型

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