#ImageNet-1K

ConvNeXt V2 是一种创新的图像分类模型，利用 FCMAE 框架在 ImageNet-1K 数据集上进行微调。该模型结合了全卷积掩码自编码器和新型 GRN 层，有效提升了在多项识别基准上的性能。模型能够进行图像分类，预测应用于 ImageNet 1,000 类问题，是计算机视觉任务的高效选择。