A ConvNet for the 2020s 论文阅读

A convnet for the 2020s

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摘要：Vision Transformers (ViTs)的引入很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型。ViT在应用于一般计算机视觉任务（如目标检测和语义分割）时面临困难。hierarchical
Transformers（例如，Swin Transformers）重新引入了几个ConvNet先验，使Transformers可以作为通用视觉主干，并在各种视觉任务中表现出显著的性能。然而，这种混合方法在很大程度上归功于transformer的固有优势，而不是卷积的固有感应偏差。在这项工作中，我们重新检查了设计空间，并测试了纯ConvNet可以实现的极限。我们逐渐将标准ResNet“现代化”到视觉转换器的设计，并发现了几个关键组件，这些组件在这一过程中

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