A ConvNet for the 2020s
Address
https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt
https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf
Abstract
ViT伴随着视觉的“20年代”咆哮而来，它迅速取代了 ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，常规的 ViT 在应用于目标检测和语义分割等一般计算机视觉任务时面临困难。正是分层 Transformers（例如，Swin Transformers）重新引入了几个 ConvNet 先验，使 Transformers 作为通用视觉骨干实际上可行，并在各种视觉任务上表现出卓越的性能。然而，这种混合方法的有效性在很大程度上仍归功于 Transformer 的内在优势，而不是卷积固有的归纳偏置。在这项工作中，我们重新检查了设计空间并测试了纯 ConvNet 所能达到的极限。我们逐渐将标准 ResNet “现代化”为视觉 Transformer 的设计，并在此过程中发现了导致性能差异的几个关键组件。这种探索的结果是一系列纯 ConvNet 模型，称为 ConvNeXt。 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 CO