EfficientViT 的结构和设计

EfficientViT是一种高效的视觉转换网络（Vision Transformer），它是由Google Brain团队开发的。其设计主要基于ViT（Vision Transformer）和EfficientNet，它使用了类似于EfficientNet的复合缩放策略和类似于ViT的注意力机制。

EfficientViT的整体结构与ViT相似，它使用了多层Transformer编码器来提取图像特征。但是，EfficientViT在设计上进行了一些改进，以减少其计算和参数量。首先，它使用了一种类似于EfficientNet的复合缩放策略，该策略在不同的深度和宽度维度上进行缩放，以使模型在计算效率和准确性之间取得平衡。其次，EfficientViT引入了一个新的“卷积嵌入”（Convolution Embedding）层，该层将输入图像进行切片并使用卷积层来生成初始特征表示，以避免使用大量的全连接层。最后，EfficientViT使用了一个“Drop Path”正则化技术，该技术可以随机地断开Transformer编码器中的一些连接，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。

总体来说，EfficientViT的设计旨在充分利用Transformer编码器的优点，并通过一些创新的技术来减少其计算和参数量，从而提高模型的计算效率和准确性。