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Paper，A ConvNet for the 2020s，FAIR，Berkeley
基于Transformer网络改造ResNet50网络，处理速度更快，准确率更高，无论怎么优化，都保证是卷积网络(Conv)。调参的论文，优化自己的模型，把调参发挥到极致。
ViT用于目标检测和语义分割的效果较差，像素密集。Swin Transformer引入一些卷积的归纳偏置(Inductive Bias)，将标准的ResNet逐渐进行现代化(Modernize)进行改造，引入Transformer的结构。所以是下一代的卷积网络，即ConvNeXt，优于Transformer，即Swin Transformer。探索卷积网络的极限。
- 背景：当前的情况，Transformer非常好。
- 动机：卷积网络本身所能达到的效果。
- 细节：模型的设计方式。
- 效果：模型的性能表现。
效果：
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