YOLOv7改进主干ViT系列：移动设备上的高效计算机视觉

近年来，计算机视觉领域取得了长足的发展，其中物体检测是一个重要的研究方向。在物体检测算法中，YOLOv7和ViT（Vision Transformer）系列都是备受关注的模型。本文将结合这两个模型，提出了一种全新的移动设备上高效的物体检测模型——MobileViTv2。

MobileViTv2结构是对YOLOv7和ViT模型的改进与融合。它采用了ViT的Transformer结构作为主干网络，并引入了可分离自注意力机制。这一创新性的设计使得MobileViTv2在高效性能和精确度之间找到了一个平衡点，可以在移动设备上实现快速准确的物体检测。

以下是MobileViTv2的主要结构：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class