YOLO目标检测专栏探讨了Transformer在视觉任务中的效能与计算成本问题，提出EfficientViT，一种兼顾速度和准确性的模型。EfficientViT通过创新的Cascaded Group Attention（CGA）模块减少冗余，提高多样性，节省计算资源。在保持高精度的同时，与MobileNetV3-Large相比，EfficientViT在速度上有显著提升。论文和代码已公开。CGA通过特征分割和级联头部增加注意力多样性和模型容量，降低了计算负担。核心代码展示了CGA模块的实现。