本文介绍了如何将MobileViTv1改进应用于YOLOv5，结合了CNN和ViT的优势，实现轻量级模型。通过MobileViT Block和多尺度训练，减少了参数量，提高了效率。详细步骤包括修改YOLO代码结构，添加MobileViTv1模块，并提供了相关yaml文件和训练代码。
一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V1版本，其作为MobileNet网络的挑战者，其效果自然不用多说，MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优势，旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法，MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。
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