YOLOv7改进主干ViT系列：全球首发最新MobileViTv3系列最佳改进版｜轻量化Transformer视觉转换器，巧妙融合本地全局和输入特征，高效提升计

YOLOv7改进主干ViT系列：全球首发最新MobileViTv3系列最佳改进版｜轻量化Transformer视觉转换器，巧妙融合本地全局和输入特征，高效提升计算机视觉

摘要：
近年来，计算机视觉领域的发展取得了巨大的突破，其中目标检测是一项重要的任务。You Only Look Once（YOLO）系列是目标检测领域的经典算法之一，而Vision Transformer(ViT)则是自然语言处理领域的Transformer模型在计算机视觉中的应用。为了进一步提升YOLOv7的性能，在本文中我们推出了全球首个最新MobileViTv3系列的最佳改进版，通过轻量化Transformer视觉转换器，巧妙地融合本地全局和输入特征，以高效提升计算机视觉任务的准确性和速度。

1. 引言
   目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一。YOLO系列算法以其快速、准确的特点备受关注。然而，YOLOv7作为其中最新版本，仍有进一步提升的空间。ViT作为一种非常成功的Transformer模型，被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本分类。我们将ViT的优势引入到YOLOv7中，以提升目标检测的性能。

2. MobileViTv3：轻量化Transformer视觉转换器
   MobileViTv3是我们针对YOLOv7的改进版本。它采用了MobileNet作为骨干网络，结合Transformer视觉转换器，实现了轻量化且高效的目标检测算法。MobileViTv3巧妙地融合了本地全局和输入特征，在保证准确性的前提下，进一步提升了目标检测的速度。

3. 实验结果分析
   我们在常见的目标检测数据集上进行了大量的实验，包括COCO和PASCAL VOC数据集。