重新以resnet50（flops与ResNet相同，且结构较为简单）为基准（ 76.1% ），以swin的训练技巧训练resnet50，作为baseline，进行网络训练
并且逐步加入结构变化与tricks，以接近transformer，包括
macro design,
ResNeXt,
inverted bottleneck,
large kernel size,
various layer-wise micro designs
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ConvNext 在PaddleClas、Seg、Det中的应用
我要开发同款功能介绍
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