YOLOv10模型改进-卷积层改进-第18篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| ViViT视觉Transformer卷积
一、本文介绍本文记录的是利用ViViT（Vision Transformer）的卷积改进方案改进YOLOv10的特征提取部分。ViViT将Transformer应用于图像领域，通过自注意力机制捕获全局依赖关系。二、ViViT模块介绍2.1 设计出发点传统卷积神经网络缺乏全局建模能力，ViViT通过自注意力机制实现全局特征交互。2.2 模块结构ViViT块：图像分块：将图像划分为多个patch线性投影：将每个patch映射到特征向量位置编码：添加位置信息多头自注意力：捕获全局依赖前馈网络：非线性变换三、ViViT的实现代码importtorchimporttorch.nnas
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