ConvNet 还是 Transformer？

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号极市导读 本文对于 ConvNet 和 Vision Transformer 架构在 ImageNet 精度之外的模型行为进行了深入分析，每个架构都涵盖了有监督训练范式和 CLIP 训练范式。尽管作者选择的模型具有相似的 ImageNet 精度和计算要求，但本文发现它们在许多其他的方面有所不同。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿本文目录1 ConvNet 还是 Transformer？除了 ImageNet 性能之外，还应该关注什么？(来自 MBZUAI，Meta AI)1 Beyond INet 论文解读1.1 通过 ImageNet 精度选择视觉模型够用吗？1.2 本文做了哪些工作？1.3 本文评测的模型有哪些？1.4 评测一：模型错误1.5 评测二：形状及纹理偏差1.6 评测三：模型校准1.7 评测四：模型鲁棒性1.8 评测五：迁移性能1.8 评测六：合成数据1.9 评测七：变换不变性太长不看版现代计算机视觉为从业者提供 ………………………………