YOLOv8改进MobileViTv2主干系列：移动视觉Transformer的新一代增强版

近年来，计算机视觉领域取得了长足的进步，其中目标检测是一个重要的研究方向。YOLOv8和MobileViTv2是两个备受关注的目标检测模型，它们在不同的场景下都取得了优秀的性能。在本文中，我们将介绍一种全新的增强版MobileViTv2，结合了YOLOv8的优点，并提出了移动视觉Transformer的可分离自注意力机制，从而在准确性和速度方面取得了显著的提升。

移动视觉Transformer是一种基于Transformer架构的目标检测模型，它利用自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息。然而，传统的Transformer模型在计算复杂度和模型大小方面存在一定的挑战，尤其是在移动设备上的应用。为了解决这个问题，我们提出了可分离自注意力机制，将自注意力的计算过程分解为多个子过程，从而降低了计算复杂度和模型大小。

下面是我们提出的增强版MobileViTv2的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional