?该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》?系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容?，本篇是MobileViT系列三个版本中的第三版论文结合YOLOv7改进?本篇文章基于YOLOv7、YOLOv7-tiny等网络：首发最新结合MobileViTv3系列最强版本！：轻量化Transformer视觉转换器，简单有效地融合了本地全局和输入特征,本文将结合YOLO系列应用。重点：?有不少同学已经反应专栏的教程提供的网络结构在数据集上有效涨点!!!重点：?进阶专栏内容持续更新中?☁️?️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公开的T

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1、MobileViT，一种用于移动设备的轻量级通用视觉转换器    论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.02178        MobileVitV1是苹果公司2021年发表的一篇轻量型主干网络，它是CNN与Transfomrer的混合架构模型，这样的架构模型也是现在很多研究者们青睐的架构之一。自VisionTransformer出现之后，人们发现Transfomrer也可以应用在计算机视觉领域，并且效果还是非常不错的。但是基于Transformer的网络模型存在着问题：就是该结构的网络模型需要大量的数据才能得到不错的效果，如果使用少量数据进行训练，那么会掉点很