YOLOv8原创改进MobileViTv3：全新发布的MobileViTv系列最强改进版本｜轻量化Transformer视觉转换器，高效融合本地全局和输入特征，

YOLOv8原创改进MobileViTv3：全新发布的MobileViTv系列最强改进版本｜轻量化Transformer视觉转换器，高效融合本地全局和输入特征，提升计算机视觉性能

近期，计算机视觉领域迎来了一项重要突破：YOLOv8原创改进MobileViTv3的发布。作为MobileViTv系列的最新版本，该改进版本在轻量化Transformer视觉转换器方面做出了重大突破，通过简单而有效地融合本地全局和输入特征，极大地提升了计算机视觉任务的性能。本文将详细介绍MobileViTv3的改进内容，并提供相应的源代码。

MobileViTv3的改进重点在于Transformer视觉转换器的优化。该转换器在计算机视觉任务中扮演着关键角色，负责将输入特征转换为适合目标检测或图像分类等任务的表示。MobileViTv3通过轻量化的设计理念，将Transformer转换器的复杂度降低到最低限度，从而在保持高性能的同时减少了计算和存储资源的消耗。

下面是MobileViTv3改进版本的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MobileViTv3