主干改进EfficientViT

主干改进EfficientViT（Efficient Vision Transformer）是一种结合了Transformer架构和轻量级设计的变种，它旨在提高视觉Transformer模型的效率和性能。EfficientViT通常包括以下几个关键特点：

1. **模块化设计**：它将传统的Transformer块分解成更小、更高效的组成部分，比如MViT（MobileViT）中的Swin Transformer的局部窗口注意力机制。

2. **参数高效**：通过减小模型尺寸、采用低秩矩阵分解或者共享权重等方式减少计算量和内存占用，同时保持良好的特征提取能力。

3. **结构优化**：EfficientViT可能包含像线性插值而不是全连接层来减少参数，以及对称的自注意力结构，使得网络更容易并行化训练。

4. **适应性**：针对图像数据的特点，如引入了空间金字塔的注意力模块，让模型能够处理不同分辨率的输入，并捕获不同尺度的信息。

5. **预训练和微调**：这类模型通常会在大规模无监督数据上预训练，然后在特定的下游任务上进行微调，以达到更好的效果。