#ConvNeXT

ConvNeXT是一种创新的纯卷积神经网络模型，结合了ResNet的现代化设计和Swin Transformer的先进理念。该模型在ImageNet-22k数据集上进行了大规模预训练，并在ImageNet-1k上以384x384分辨率精细调优，展现出卓越的图像分类性能。ConvNeXT不仅适用于各类计算机视觉任务，还凸显了传统卷积网络在当代人工智能领域的持续价值和潜力。

ConvNeXT是一个受Vision Transformers启发的卷积模型，通过在ImageNet-1k上以384x384分辨率训练而成，旨在提高图像分类效果。研究显示，该模型在性能上优于传统模型，并基于ResNet进行了现代化改造。开发者Liu等人在相关论文中介绍了这一模型，该模型可用于分类任务，亦可在Hugging Face平台上进行任务微调。

ConvNeXT是一款卷积模型，具有优于Vision Transformers的表现。设计灵感源于Swin Transformer，并对ResNet进行了现代化调整，专注于图像分类。ConvNeXT-tiny-224在ImageNet-1k数据集训练后，提供高效的分类能力。模型集线器提供适用不同任务的微调版本。