vidtr与vivit与MVit与vit这四个模型的不同

这四个模型都是最近提出的视觉领域的模型，但它们有不同的结构和特点。

1. ViT（Vision Transformer）模型。ViT是一种使用Transformer模型处理图像的方法，它将输入的图像划分为一系列的图像块，将每个图像块通过嵌入层转换为向量，然后使用Transformer编码器对这些向量进行处理，最终输出图像的特征向量。ViT的优点是可以处理任意尺寸的图像，并且能够学习到全局特征和局部特征，但是它对图像块的划分方式比较敏感，需要进行调优。

2. ViViT（Visual Vital Transform）模型。ViViT是一种基于ViT的改进方法，它引入了一种新的多尺度注意力机制，可以让模型对不同尺寸的图像块进行不同程度的关注，并且引入了一些可分离卷积和注意力机制的设计，从而提高了模型的计算效率和准确率。

3. ViDTR（Vision Transformer with Dynamic Token Reduction）模型。ViDTR是一种基于ViT的改进方法，它引入了一种动态令牌减少机制，即根据特征映射的重要度来动态选择令牌，从而减少模型的计算量。ViDTR还引入了一些新的设计，如流式注意力机制和多输入卷积，从而提高了模型的准确率和计算效率。

4. MVit（Multiscale Vision Transformer）模型。MVit是一种多尺度的ViT模型，它将输入的图像分为不同的尺度，并使用不同大小的ViT模型处理不同尺度的图像，然后将不同尺度的特征向量进行融合，最终输出图像的特征向量。MVit的优点是可以处理多尺度的图像，并且可以捕捉到更多的细节特征，但是计算量比较大。

总体来说，这四个模型都是基于Transformer模型的改进方法，可以处理图像领域的任务，并且具有不同的特点和优势。在具体应用时，需要根据任务和数据的特点选择合适的模型来进行训练和推断。