【YOLOv5性能飞升】深度剖析：如何集成京东Dual-ViT注意力，解锁多尺度视觉Transformer的低开销高精度潜能！

亲爱的AI探索者们，大家好！👋 很高兴能与您一起深入探讨YOLOv5的最新改进方向。在目标检测领域，YOLO系列模型以其卓越的速度和精度，一直是研究与应用的热点。然而，随着模型复杂度的提升，如何平衡计算开销与性能表现成为了持续的挑战。今天，我们将聚焦于一项激动人心的技术创新——Dual-ViT注意力机制，它由京东在TPAMI 2023顶会上提出，旨在降低计算开销的同时，显著提升多尺度视觉Transformer的性能。

本教程将带您一起，从原理到实践，详细解析如何在YOLOv5中成功集成Dual-ViT，让您的模型在保持轻量化的同时，拥有更强大的特征提取能力。我们将秉持深度思考的原则，力求为您呈现一份最详尽、最易懂、最具洞察力的技术指南！💻🧠

---

**【YOLOv5改进系列】前期回顾与展望 **

在踏上Dual-ViT的探索之旅前，让我们先回顾一下YOLOv5的改进历程。YOLOv5之所以能成为社区的宠儿，离不开其灵活的模块化设计和持续不断的优化。从最基础的性能指标分析，到各种注意力机制（SE, CBAM, CA, ECA, SimAM, SOCA, EMA, BiFormer, LSKNet, RFAConv, SCConv, DSConv, DilateFormer,