本文介绍了如何将MobileViT与YOLOv5结合，利用MobileViT的轻量化和高精度优势，替换YOLOv5的特征提取器。MobileViT结合了ViT的注意力机制和MobileNetV3的效率，通过在MobileNetV3中插入ViT Block，实现了在保持高精度的同时减小模型尺寸和加快推理速度。实验表明，MobileViT-YOLOv5在目标检测任务上表现出色，特别是在速度和精度方面。
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一、YOLOv5
1、YOLOv5介绍
YOLOv5是一种实时目标检测算法，由Ultralytics公司开发。相较于其前身YOLOv4，YOLOv5具有更好的精度和速度表现。YOLOv5采用轻量化的特征提取器和基于FPN架构的多层检测头来检测不同大小的目标。此外，YOLOv5还引入了自适应训练方法，能够根据数据集的特点自动调整超参数，从而提高模型性能。
2、YOLOV5的整体架构图
该图展示了YOLOv5的整体架构，包括骨干网络（Backbone）和多层检测头（Head），其中输入图片通过骨干网络后传入多层检测头进行目标检测。
3、MobileViT介绍
MobileViT是一种轻量级的视觉转换器（vision transformer），它结合了ViT（Vision Transformer）和MobileN
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