ViT与MViT这两类transformer模型的区别

ViT (Vision Transformer) 和 MViT (Mobile Vision Transformer) 都是基于 Transformer 的视觉模型，它们之间的主要区别在于以下几个方面：

1. 模型的规模：ViT 是一个较大的模型，适用于像 ImageNet 这样的大规模数据集，而 MViT 则是为移动设备和嵌入式设备设计的小型模型。

2. 输入图像的大小：ViT 要求输入的图像尺寸比较大，例如 224x224 或 384x384，而 MViT 则可以适应较小的输入图像尺寸，例如 32x32 或 224x224。

3. 块的设计：ViT 将图像分成了一个个的图块，每个图块经过一个线性投影后，形成了序列，然后再输入到 Transformer 编码器中。而 MViT 则采用了一种分组卷积的方法，将输入图像分成若干个分组，然后每个分组内部进行卷积操作，以减少模型参数和计算量。

4. 模型结构的设计：MViT 在模型结构的设计上，引入了深度可分离卷积和轻量级注意力机制等技术，以进一步减少模型参数和计算量，并提高模型的效率和精度。

综上所述，ViT 适用于大规模图像分类任务，而 MViT 则适用于移动设备和嵌入式设备等资源受限的场景。