MobileViT 网络测试

MobileFormer

https://github.com/slwang9353/MobileFormer

实时Transformer类轻量型MobileViT

本文应该是首次将CNN+Transformer的组合做到了端侧实时，而且不局限于分类任务，同时还将检测与分割等纳入考虑范畴，实乃近期为数不多的好文之一。当然，速度比起来CNN来肯定还是要慢一些的。比如：3.5M参数量的MobileNetV2推理速度仅需0.92ms，精度为73.3；而MobileViT的参数量为2.3M，推理速度为7.28ms，精度为74.8。比较遗憾的是，MobileViT尚未开源，无法亲自体验其高性能、高推理速度。

实验结果表明，在不同的任务和数据集上，MobileViT显著优于基于CNN和ViT的网络。

在ImageNet-1k数据集上，MobileViT在大约600万个参数的情况下达到了78.4%的Top-1准确率，对于相同数量的参数，比MobileNetv3和DeiT的准确率分别高出3.2%和6.2%。

有预训练的：

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