芒果汁没有芒果
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YOLOv8改进原创MobileViTv2系列：全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2结构（二），提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制，高效涨点提速

本篇文章 基于 YOLOv8网络：首发最新结合苹果最新续作 MobileViTv2 结构(二)，提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制。该论文提出来的MobileViTv2结构对MobileViT进行升级改进！提出了一种具有线性复杂度的可分离自注意力方法，进一步提高效率，表现SOTA！性能优于Mobile-former等网络, 本文将改进该结构结合YOLOv8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!!!
  • 本篇内容包括理论部分和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！！

文章目录

        • 包含整个 MobileViT 系列（Transformer不同论文）
    • 一、苹果续作 MobileViT v2 论文理论部分

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