convnext的参数量

根据引用[1]中提供的信息，我们可以得知ConvNeXt的参数量与VIT的参数量类似，都是由patch embed和encoder block的堆叠所决定的。因此，ConvNeXt的参数量也与输入图像的分辨率和patch size有关。具体而言，ConvNeXt的参数量可以通过以下公式计算得出：

参数量 = 输入图像的分辨率 * 输入通道数 * patch embed的输出通道数 + encoder block的参数量 * encoder block的堆叠数

其中，encoder block的参数量可以通过以下公式计算得出：

参数量 = 输入通道数 * 输出通道数 * (卷积核大小 ^ 2 + 1)

需要注意的是，ConvNeXt的参数量还与模型的深度和宽度有关，这里只是提供了一个大致的计算方法。