一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构，论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction'这个版本的模型结构(这点大家需要注意以下)。同时本文通过介绍其模型原理，然后手把手教你添加到网络结构中去，最后提供我完美运行的记录，如果大家运行过程中的有任何问题，都可以评论区留言，我都会进行回复。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.1左右)
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二、EfficientViT模型原理
2.1 EfficientViT的基本原理
EfficientViT是一种高效的视觉变换网络，专为处理高分辨率图像而设计。它通过创新的多尺度线性注意力机制来提高模型的性能，同时减少计算成本。这种模型优化了注意力机制，使其更适合于硬件实现，能够在多种硬件平台上，包括移动CPU、边缘GPU和云GPU上实现快速的图像处理。相比于传统的高分辨率密集预测模型，EfficientViT在保持高性能的同时，大幅提高了计算效率。
我们可以将EfficientViT的基本原理概括为以下几点：
1. 多尺度线性注意力机制：EfficientViT采用了一种新型的多尺度线性注意力机制，这种方法旨在提高模型处理高分辨率图像时的效率和效果。
2. 轻量级和硬件高效操作：与传统的高分辨率密集预测模型不同，EfficientViT通过轻量级和硬件高效的操作来实现全局感受野和多尺度学习，这有助于降低计算成本。
3. 显著的性能提升和速度加快：在多种硬件平台上，包括移动CPU、边缘GPU和云GPU，EfficientViT实现了相比之前的模型显著的性能提升和加速。
2.2 多尺度线性注意力机制
多尺度线性注意力机制是一种轻量级的注意力模块，用于提高处理高分辨率图像时的效率。它旨在通过简化的操作来实现全局感受野和多尺度学习，这对于高分辨率密集预测尤其重要。这种注意力机制在保持硬件效率的同时，能够有效捕获长距离依赖关系，是高分辨率视觉识别任务的理想选择。
下图展示了EfficientViT的构建模块，左侧是EfficientViT的基本构建块，包括多尺度线性注意力模块和带有深度卷积的前馈网络（FFN+DWConv）。右侧详细展示了多尺度线性注意力，它通过聚合邻近令牌来获得多尺度的Q/K/V令牌。
在通过线性投影层得到Q/K/V令牌之后，使用轻量级的小核卷积生成多尺度令牌，然后通过ReLU线性注意力对这些多尺度令牌进行处理。最后，这些输出被联合起来，送入最终的线性投影层以进行特征融合。这种设计旨在以计算和存储效率高的方式捕获上下文信息和局部信息。
2.3 轻量级和硬件高效操作
EfficientViT中的轻量级和硬件高效操作主要指的是在模型中采用了简化的注意力机制和卷积操作，这些设计使得EfficientViT能够在各种硬件平台上高效运行。具体来说，模型通过使用多尺度线性注意力和深度卷积的前馈网络，以及在注意力模块中避免使用计算成本高的Softmax函数，实现了既保持模型性能又显著减少计算复杂性的目标。这些操作包括使用多尺度线性注意力机制来替代传统的Softmax注意力，以及采用深度可分离卷积（Depthwise Convolution）来减少参数和计算量。
下图为大家展示的是EfficientViT的宏观架构：
EfficientViT的宏观架构包括一个标准的后端骨干网络和头部/编码器-解码器设计。EfficientViT模块被插入到骨干网络的第三和第四阶段。这种设计遵循了常见的做法，即将来自最后三个阶段（P2, P3, 和 P4）的特征送入头部，并采用加法来融合这些特征，以简化和提高效率。头部设计简单，由几个MBConv块和输出层组成。在这个框架中，EfficientViT通过提供一种新的轻量级多尺度注意力机制，能够高效处理高分辨率的图像，同时保持对不同硬件平台的适应性。
2.4 显著的性能提升和速度加快
显著性能提升和速度加快主要是指模型在各种硬件平台上，相对于以前的模型，在图像处理任务中表现出了更好的效率和速度。这得益于EfficientViT在设计上的优化，如多尺度线性注意力和深度可分离卷积等。这些改进使得模型在处理高分辨率任务时，如城市景观（Cityscapes）数据集，能够在保持性能的同时大幅减少计算延迟。在某些应用中，EfficientViT与现有最先进模型相比，提供了多达数倍的GPU延迟降低，这些优化使其在资源受限的设备上具有很高的实用性。
