YOLOv7改进主干ViT系列：MobileViTv2结构的强化版——移动视觉Transformer的可分离自注意力机制

近年来，计算机视觉领域取得了长足的发展，其中物体检测技术一直备受关注。YOLOv7是一种被广泛应用的物体检测算法，而ViT（Vision Transformer）则是一种基于Transformer架构的图像分类模型。为了进一步提升物体检测的性能和效率，研究人员提出了一种新的改进方法，即将ViT与MobileNetv2结构相结合，形成了MobileViTv2结构，并引入了可分离自注意力机制。

MobileViTv2是一种全新的主干网络结构，它将ViT的自注意力机制融合到MobileNetv2的架构中。这种结构的设计使得MobileViTv2在保持较低的计算量和参数量的同时，能够更好地捕获图像中的语义信息。通过引入可分离自注意力机制，MobileViTv2能够更高效地计算自注意力权重，从而提升了物体检测的准确性和速度。

下面是MobileViTv2的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as</