一、ConvNeXt V2论文
论文地址：2301.00808v1.pdf (arxiv.org)
二、ConvNeXt V2的结构
ConvNeXt V2是一种卷积神经网络模型，它是对ConvNeXt模型的改进和升级。ConvNeXt V2通过引入两种新的模块来提高模型的性能：逆残差连接和通道再分配模块。逆残差连接能够解决模型深度增加时的梯度消失问题，提高了模型的训练效果。通道再分配模块可以将输入的特征图分成多个子特征图，并将它们分别处理后再进行合并，使得模型能够更好地捕捉不同尺度下的特征。ConvNeXt V2在各种计算机视觉任务上都取得了优秀的性能，具有很强的可扩展性和泛化能力。
ConvNeXt V2通过多种操作加深网络结构，包括增加分组卷积的组数、增加模型的宽度和深度等，以进一步提升模型性能。同时，ConvNeXt V2还引入了AutoSlim算法，用于自动搜索最佳的网络结构，以在具体任务上取得最好的性能。
