# 純粋な畳み込みアーキテクチャ

Convnext Base 224 22k 1k
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、視覚Transformerの設計に触発され、ImageNet-22kで事前学習され、ImageNet-1kでファインチューニングされ、従来のTransformerを凌駕する性能を発揮します。
画像分類 Transformers
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Convnext Small 224
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、視覚トランスフォーマーからインスピレーションを得て設計され、ImageNet-1kデータセットでトレーニングされ、従来の視覚トランスフォーマーよりも優れた性能を発揮します。
画像分類 Transformers
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Convnext Xlarge 224 22k
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、その設計は視覚Transformerからインスピレーションを得ており、視覚Transformerよりも優れた性能を主張しています。このモデルはImageNet-22kデータセットで224x224解像度で学習されています。
画像分類 Transformers
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Convnext Base 224 22k
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、その設計は視覚Transformerからインスピレーションを得ており、視覚Transformerよりも優れた性能を主張しています。このモデルは224x224解像度でImageNet-22kデータセットを用いて学習されました。
画像分類 Transformers
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Convnext Large 224 22k 1k
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、視覚Transformerの設計に触発され、ImageNet-22kで事前学習され、ImageNet-1kで微調整され、従来の視覚Transformerよりも優れた性能を発揮します。
画像分類 Transformers
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Convnext Base 224
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、ビジュアルTransformerからインスピレーションを得て設計され、ImageNet - 1kデータセットで訓練され、画像分類タスクに使用されます。
画像分類 Transformers
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Convnext Base 384 22k 1k
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、ビジュアルTransformerの設計に触発され、ImageNet - 22kで事前学習され、ImageNet - 1kで微調整され、Transformerよりも性能が優れています。
画像分類 Transformers
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Convnext Large 224 22k
Apache-2.0
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、視覚Transformerの設計に触発され、ImageNet-22kデータセットで訓練され、Transformerを凌駕する性能を発揮します。
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