YOLOv8改进MobileViTv2主干系列：引入可分离自注意力机制的移动视觉Transformer

在计算机视觉领域，目标检测一直是一个重要而具有挑战性的任务。近年来，YOLOv8和MobileViTv2等网络结构通过其高效的性能在目标检测任务中获得了广泛的应用。为了进一步提升这些网络的性能，我们提出了一种基于移动视觉Transformer的改进版的MobileViTv2结构，该结构引入了可分离自注意力机制。

自注意力机制是Transformer网络中的核心组件，它能够对输入序列中的不同位置进行交互和关联，以便提取更准确的特征表示。然而，传统的自注意力机制在计算密集型的任务中存在着性能瓶颈，特别是在移动设备上运行时。为了解决这个问题，我们提出了可分离自注意力机制。

可分离自注意力机制是对传统自注意力机制的改进。它通过将自注意力机制中的查询、键和值进行分离处理，从而减少了计算量。具体来说，在我们的改进版本中，我们使用了可分离卷积来代替传统的全连接层操作，以降低计算复杂性。这样一来，我们不仅提高了网络的速度，而且还保持了较好的目标检测性能。

下面是我们改进版MobileViTv2结构的代码示例：

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