现有Transformer模型的速度通常受到内存低效操作的限制，尤其是MHSA（多头自注意力）中的张量整形和逐元素函数。 设计了一种具有三明治布局的新构建块，即在高效FFN（前馈）层之间使用单个内存绑定的MHSA，从而提高内存效率，同时增强通道通信。 注意力图在头部之间具有高度相似性，导致计算冗余。 为了解决这个问题，提出了一个级联的组注意力模块，为注意力头提供完整特征的不同分割。

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构，论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-

前   言       YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具有有需求可以私信我沟通： 第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写，

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构，论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-R

文章目录 摘要1、简介2、用视觉transformer加速2.1. 内存效率2.2. 计算效率2.3. 参数效率 3、高效视觉Transformer3.1、EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构 4、实验4.1、实现细节4.2、ImageNet上的结果4.3、迁移学习结果4.4、 消融实验 5、相关工作6、结论 摘要 2305.07027.pdf

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。 2.涨点效果：添加EfficientViT，有效涨点。 论文地址 视觉变压器由于其高模型能力而取得了巨大的成功。然而，它们卓越的性能伴随着沉重的

文章目录 摘要1、简介2、用视觉transformer加速2.1. 内存效率2.2. 计算效率2.3. 参数效率 3、高效视觉Transformer3.1、EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构 4、实验4.1、实现细节4.2、ImageNet上的结果4.3、迁移学习结果4.4、 消融实验 5、相关工作6、结论 摘要 2305.07027.pdf