芒果改进YOLOv5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,简单有效地融合了本地全局和输入特征,高效涨点

  • 该教程为改进进阶指南,包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容,本篇是MobileViT系列三个版本中的第三版论文结合YOLOv5改进MobileViTv3系列三
    本篇文章 基于 YOLOv5 等网络:首发最新结合 MobileViTv3 系列最强版本!:轻量化Transformer视觉转换器,简单有效地融合了本地全局和输入特征,本文将结合YOLO系列应用
  • 重点:有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!!
  • 重点:进阶专栏内容持续更新中☁️️,订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公开的Tricks.
  • 本篇内容包括理论部分YOLO改进结构代码,并提出首发原创X结构(其他地方没有),进行改进

包含整个 MobileViT 系列(Transformer不同论文)

目前最新一共3个版本,分别是MobileViT模型MobileViTv2模型MobileViTv3模型,这是三篇不同的论文!!

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