ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练，在ImageNet-22K数据集上微调，适用于图像分类任务。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练，在ImageNet-22K数据集上微调，适用于图像分类任务。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练，在ImageNet-22K数据集上微调，显著提升卷积网络在识别任务中的性能。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练并在ImageNet-22K上微调，显著提升卷积网络的识别性能。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，通过FCMAE框架预训练并在ImageNet-22K数据集上微调，显著提升了纯卷积网络在识别任务上的性能。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练，在ImageNet-22K数据集上微调，显著提升了纯卷积网络的识别性能。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练并在ImageNet-22K数据集上微调，显著提升了纯卷积模型的识别性能。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练，并在ImageNet-22K数据集上微调，显著提升了纯卷积模型在多种识别基准上的性能。

ConvNeXt V2是基于FCMAE框架预训练的纯卷积模型，在ImageNet-1K数据集上微调，适用于图像分类任务。

ConvNeXt V2是基于FCMAE框架预训练的纯卷积模型，通过全局响应归一化层提升图像识别性能，支持ImageNet-1K图像分类任务。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，通过FCMAE框架预训练和GRN层改进，显著提升图像分类性能。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，引入全卷积掩码自编码框架和全局响应归一化层，显著提升卷积网络在识别任务上的性能。

ConvNeXt V2是基于FCMAE框架预训练的纯卷积模型，在ImageNet-1K数据集上微调，适用于图像分类任务。

ConvNeXt V2是一种纯卷积模型，采用FCMAE框架预训练并在ImageNet-1K上微调，通过全局响应归一化层提升性能

ConvNeXt-V2自监督特征表示模型，采用全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练，适用于图像分类和特征提取任务。

基于ConvNeXt-V2的自监督特征表示模型，采用全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)进行预训练，适用于图像分类和特征提取任务。