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时间: 2023-11-25 22:07:24 浏览: 70

MobileViT代码

5星 · 资源好评率100%

MobileViT网络，将 CNN 和 ViT 的优势结合起来。在轻量的基础上具有可以处理全局信息的能力。实验结果表明：在不同的任务和数据集上，MobileViT明显优于基于cnn和viti的网络。在ImageNet-1k数据集上，MobileViT在约600万个参数下达到了78.4%的前1准确率，在相同数量的参数下，比MobileNetv3(基于CNN)和 DeIT (基于ViT)的准确率分别提高了3.2%和6.2%。在MS-COCO目标检测任务上，对于相似数量的参数，MobileViT比MobileNetv3的准确率高5.7%。

Mobile ViT是一种轻量级的视觉Transformer网络结构，用于图像处理任务。它是一种结合了自注意机制和卷积神经网络的模型，旨在提供更好的缩放性能和更小的参数量。 Mobile ViT通过引入Mobile ViT Block和MV2两个模块来实现其网络结构。Mobile ViT Block是Mobile ViT的核心模块，而MV2模块则可以用于实现分辨率的上升。Mobile ViT的设计目标是在保持全局表征学习能力的同时减小模型的参数量。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Mobile-ViT (MobileViT)网络讲解](https://blog.csdn.net/qq_38683460/article/details/127381203)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【MobileViT】](https://blog.csdn.net/szhizhi/article/details/125717935)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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