甜橙不加冰
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最先进的ViT使用单尺度的patch embedding和单路径transformer编码器

MPViT通过重叠卷积将相同大小的特征和不同大小的patch的同时嵌入。

Ø将多尺度patch嵌入，通过重叠卷积将其拉平成为不同尺寸的token，在适当调整卷积的填充/步幅后产生具有相同序列长度的特征。

Ø然后，来自不同尺度的token被通过多条路径独立并行送到Transformer编码器中，执行全局自我关注。

Ø然后聚合生成的特征，从而在相同的特征级别上实现精细和粗略的特征表示。

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由于我们的目标是探索用于密集预测的强大骨干网络，因此我们构建了一个多级体系结构。具体来说，构建了一个四阶段特征层次结构，用于生成不同尺度的特征图。

它们输出密集预测任务四个阶段中，作者在每个阶段对所提出的Multi-scale Patch Embedding(MS-PatchEmbed)和Multi-path Transformer(MP-Transformer)块进行堆叠。

由于多级体系结构具有更高分辨率的特点，因此它本质上需要更多的计算。因此，由于其线性复杂性，我们对整个模型使用了包括Factorzed Self attention的Transformer编码器。

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思考：如何应用/改进 

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