yolo轻量化transformer

YOLO轻量化Transformer是一种结合了YOLO系列和Transformer的网络结构。该网络结构通过简单而有效地融合本地全局和输入特征，实现了轻量化的Transformer视觉转换器。这个网络结构的设计目标是在保持高性能的同时，达到与MobileNet一样快的推理速度。通过使用YOLOv7和YOLOv7-tiny等网络，结合了MobileViTv3系列最强版本，这个网络在数据集上已经被证明可以有效提高准确率。本网络结构还提出了一种首发原创的X结构，并进行了改进，整个MobileViT系列（包括不同的Transformer论文）都包含在其中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.21]CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125840816)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv7改进主干ViT系列：全网首发最新 MobileViTv3 系列最强改进版本（三）｜轻量化Transformer视觉转换器...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/127810577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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