ConvNeXts 完全由标准 ConvNet 模块构建，在准确性和可扩展性方面与 Transformer 竞争，实现 87.8% ImageNet top-1 准确率，在 COCO 检测和 ADE20K 分割方面优于 Swin Transformers，同时保持标准 ConvNet 的简单性和效率。ConvNeXts 完全由标准 ConvNet 模块构建，在准确性和可
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ConvNeXt实战：使用ConvNeXt实现植物幼苗分类（自创，非官方）
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