新一代主干TransXNet: 全局动态性+局部动态性=性能强大！

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作者 | 我爱计算机视觉  编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 导读   本文介绍了一种新型的通用视觉主干网络TransXNet，它通过引入Dual Dynamic Token Mixer（D-Mixer）模块，融合了全局和局部动态性，显著提升了模型对多尺度特征的动态表征能力，并在多个数据集上展现出卓越的性能。 本篇分享论文 TransXNet: Learning both global and local dynamics with a dual dynamic token mixer for visual recognition ，通用的视觉Backbone，TransXNet: 全局动态性+局部动态性=性能强大，代码已开源！ 论文链接： https://arxiv.org/abs/2310.19380 (预印版) 代码链接： https://github.com/LMMMEng/Trans ………………………………