YOLOv5算法进阶改进（20）— 更换主干网络之RepViT | 从ViT视角重新审视移动CNN
- 开发
- 17
-
前言：Hello大家好，我是小哥谈。RepViT是一种基于Transformer的视觉模型，它的全称是Representation Learning with Visual Tokens。与传统的卷积神经网络不同，RepViT使用了Transformer的自注意力机制来提取图像中的特征。具体来说，RepViT将图像分成若干个视觉标记（visual tokens），然后将这些标记作为Transformer的输入，通过多层Transformer编码器来提取特征。这种方法可以有效地减少卷积神经网络中的参数数量，同时也能够更好地处理图像中的长程依赖关系。🌈
前期回顾：
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_61961691/article/details/137401012
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。
本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1778982975053107200.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
![讯飞星火等10个生成式AI平台对比分析 附网址 全部免费 [ 讯飞星火、智谱清言、天工 AI、Kimi AI、通义千问、文心一言、腾讯混元、豆包 AI、海螺 AI、360智脑 ]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b4beadbe91e24f0693401f66875e4ed6.png)
