msd扩散系数



NeXt是一种基于

NeXt Block构建的模型，它采用了4 Stage的模型框架，并使用了Batch Normalization来强调推理速度。与

NeXt相比，

NeXt在Stage 4的MLP模块中使用的Expansion Ratio为3，并将保存的参数移动到分类器中，以减少计算量。不同大小的

NeXt模型的参数配置可以参考图4。[1]

实验结果表明，在不同的模型尺寸下，

NeXt在以UperNet为分割头的任务和以Semantic FPN为分割头的任务上的性能始终优于其他模型，如Swin、

NeXt、PVT和PoolFormer。这表明

NeXt在密集预测任务上具有很高的潜力。[2]

与其他最先进的模型相比，

NeXt不仅具有较高的竞争性能，而且具有较高的速度。例如，

NeXt-T相比

NeXt-T在精度上提高了0.2%，同时训练和推理的吞吐量也比

NeXt-T高1.6倍和1.2倍，与ResNet-50相似。因此，

NeXt-T既具有ResNet-50的速度，又具有

NeXt-T的精度。[3]

引用[.reference_title]

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