如何探讨ConvNeXt在2020年代卷积网络领域的应用前景？

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核心创新：基于ResNet-50的架构，借鉴Swin-Transformer的思想进行现代化改造，直至卷积模型，超越基于trans-based方法的SOTA效果。

开发性结论：结构的优势差异不大，在相同的FLOPs下，不亚于传统方法。

核心宗旨：基于ResNet-50的结构，参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造，直到卷积模型超过trans-based方法的SOTA效果。 启发性结论：架构的优劣差异没有想象中的大，在同样的FLOPs下，不同的模型的性能是接近的。 意义：这篇文章可以作为很好的索引，将一些从卷积网络演进过程中的重要成果收录，适合新手。 一、ConvNext Highlight

　　核心宗旨：基于ResNet-50的结构，参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造，直到卷积模型超过trans-based方法的SOTA效果。

　　启发性结论：架构的优劣差异没有想象中的大，在同样的FLOPs下，不同的模型的性能是接近的。

　　意义：这篇文章可以作为很好的索引，将卷积网络演进过程中的重要成果收录，适合新手。

　　原文链接：arxiv.org/pdf/2201.03545

二、背景介绍（Related Work） 2.1 一句话回顾ResNet-50

　　由48层卷积 + 1个maxpool + 1个 avgpool构成。