HaViT注意力机制

HaViT（Hierarchical Visual Transformer）是一种基于注意力机制的视觉模型，它将图像分层表示，并在每个层次上使用自注意力机制来捕捉不同尺度的特征。HaViT在多个视觉任务上取得了优秀的表现，如图像分类、目标检测和语义分割等。

HaViT的核心思想是将图像分解为多个层次的表示，每个层次都有不同的分辨率和语义信息。在每个层次上，HaViT使用自注意力机制来捕捉不同尺度的特征，并将这些特征融合起来以生成更全面的表示。此外，HaViT还使用了可变形卷积和多尺度池化等技术来进一步提高模型的性能。

与传统的卷积神经网络相比，HaViT具有更强的建模能力和更好的可解释性。它可以有效地处理不同尺度和分辨率的图像，并且可以生成可视化的注意力图以帮助理解模型的决策过程。