【YOLO改进】换遍MMDET主干网络之Pyramid Vision Transformerv2（PVTv2）（基于MMYOLO）

Pyramid Vision Transformer v2（PVTv2）

Pyramid Vision Transformer v2（PVTv2）是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型，它同样结合了Transformer架构和金字塔结构，旨在提供更强大的特征表示和更好的性能。

PVTv2的主要改进包括：

1. 降低计算复杂度：通过引入线性复杂度注意层（Linear Complexity Attention Layer），PVTv2将PVTv1的计算复杂度从二次降低到线性，使得模型在处理高分辨率输入时更加高效。
2. 重叠补丁嵌入：PVTv2采用了重叠补丁嵌入（Overlapping Patch Embedding）来替代PVTv1中的非重叠补丁嵌入。这种方法可以更好地保留图像的局部连续性，提高模型的性能。
3. 卷积前馈网络：在PVTv2中，卷积前馈网络（Convolutional Feed-Forward Network）被用来替代PVTv1中的全连接前馈网络。这种方法可以引入卷积的局部性和层次性，进一步提高模型的性能。

通过这些改进，PVTv2在多个基本视觉任务（如分类、检测和分割）上实现了显著的性能提升，并且在参数量和计算量方面也具有更好的优化。

PVTv2作为YOLO主干网络的可行性分析

1. 性能优势：PVTv2作为PVTv1的改进版本，具有更强的特征表达能力和更高的性能。将其作为YOLO的主干网络，可以使得YOLO能够更有效地提取图像中的特征信息，从而提高目标检测的精度和效率。特别是在处理多尺度目标时，PVTv2的金字塔结构和线性复杂度注意层能够提供更丰富的特征信息，进一步提高模型的性能。
2. 兼容性：尽管PVTv2主要基于Transformer架构，但其金字塔结构的设计使其仍然可以与YOLO的检测头进行有效地融合。通过合理的网络结