YOLOv9改进策略 :主干优化 | ConvNeXtV2:适应自监督学习,让 CNN “再一次强大”?

    💡💡💡本文改进内容:完全卷积掩码自编码器框架 ConvNeXt V2,它显著提高了纯convnet在各种识别基准上的性能,包括ImageNet分类,COCO目标检测和ADE20k分割。还提供了各种尺寸的预训练ConvNeXt v2模型,从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。      

  

 改进结构图如下:

《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:

原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化【小目标性能提升】前沿论文分享】【训练实战篇】

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