no.15 MobileViT

目前transformer存在的问题：

1权重大，参数多，算力要很高

2空间信息要求不是很明确，但是我们图像处理又必须对位置非常敏感

3迁移学习比较繁琐，因为再vit中我们的token编码是根据传入图像而言的，一旦我们传入图像的大小确定了我们的token的尺度也就确定了。

4模型训练困难

标准的vit模型：

‘

Moblile Vit模型：

MV2是我们Mobile V2中的倒残差结构：

MobileViT block：

全局表征（Global representation）

原本的vit计算每个token不好吗？其实对于高分辨率的图片（冗余参数多），这种相关性的求解，已经是在浪费算力了。对于计算参数的减少来说，影响到高分辨率的图片的特征注意力不会很大。

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