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ConvNeXt 系列改进：二次创新 ConvNeXt：结合 RepVGG 结构重参数化，训练多分支、推理单路 2026年的视觉模型赛道呈现出一种有趣的“返璞归真”趋势——在Transformer狂飙数年之后，卷积网络正以全新的姿态回归。这其中，ConvNeXt无疑是纯卷积阵营中最耀眼的明星。从2022年Meta AI首次提出至今，ConvNeXt系列已经走过了近四年的演进之路，衍生出ConvNeXt V2、E-ConvNeXt等多个增强版本。ConvNeXt的7×7深度卷积带来了不错的感受野，却也埋下了推理效率的隐患。阅读详情

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