文章目录
- 摘要
- 论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》
- 1、简介
- 2、相关研究
- 3、方法
- 3.1、注意力模块概述
- 3.2、高效的加性注意力
- 3.3、SwiftFormer 架构
- 4、实验
- 4.1、实现细节
- 4.2、基线比较
- 4.3、图像分类
- 4.4、目标检测和实例分割
- 4.5、语义分割
- 5、结论
- 6、补充材料
- A、SwiftFormer的架构细节
- B、其他实现细节
- C、额外消融
- D、COCO数据集的误差分析
- E、定性结果<
YoloV7改进策略：SwiftFormer，全网首发，独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型，重构YoloV7
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