{'Black-grass': 0, 'Charlock': 1, 'Cleavers': 2, 'Common Chickweed': 3, 'Common wheat': 4, 'Fat Hen': 5, 'Loose Silky-bent': 6, 'Maize': 7, 'Scentless Mayweed': 8, 'Shepherds Purse': 9, 'Small-flowered Cranesbill': 10, 'Sugar beet': 11}
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UniRepLKNet实战:使用UniRepLKNet实现图像分类任务

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大核卷积神经网络(ConvNets)近年来受到广泛关注,但仍存在两个关键问题需要进一步研究。首先,目前的大型卷积神经网络架构大多遵循传统卷积神经网络或Transformer的设计原则,而大核ConvNets的架构设计仍未得到充分解决。其次,尽管Transformer已在多种模态中占据主导地位,但仍需研究卷积神经网络是否也具备超越视觉领域的强大通用感知能力。 原文链接:https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/135512795
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