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，采用FCMAE框架预训练并在ImageNet-1K上微调，显著提升卷积网络的识别性能。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，受视觉Transformer设计启发，在ImageNet-22k上预训练并在ImageNet-1k上微调，性能优于Transformer。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，其设计灵感来自视觉Transformer，宣称性能优于视觉Transformer。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，受视觉Transformer设计启发，在ImageNet-22k数据集上训练而成，性能超越Transformer。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，受视觉Transformer设计启发，在ImageNet-22k上预训练并在ImageNet-1k上微调，性能优于传统Transformer。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，设计灵感来自视觉变换器，在ImageNet-1k数据集上训练，性能优于传统视觉变换器。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，受视觉Transformer设计启发，在ImageNet-22k上预训练并在ImageNet-1k上微调，性能优于传统视觉Transformer。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，设计灵感源自视觉Transformer，在ImageNet-1k数据集上训练，用于图像分类任务。

ConvNeXT是一个纯卷积模型，其设计灵感来自视觉Transformer，宣称性能优于视觉Transformer。