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本文介绍了如何将MobileViTv2应用到YOLOv5中，以提升轻量化模型的性能。通过引入线性复杂度的可分离自注意力方法，MobileViTv2在保持高效性能的同时，减少了模型参数和降低了延迟。文章详细阐述了修改YOLOv5代码的步骤，并提供了MobileViTv2的yaml配置文件和训练代码，展示了在ImageNet和MS-COCO上的优秀表现。
一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V2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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