文章目录 摘要 论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》 1、简介 2、相关研究 3、方法 3.1、注意力模块概述 3.2、高效的加性注意力 3.3、SwiftFormer 架构 4、实验 4.1、实现细节 4.2、基线比较 4.3、图像分类 4.4、目标检测和实例分割 4.5、语义分割 5、结论 6、补充材料 A、SwiftFormer的架构细节 B、其他实现细节 C、额外消融 D、COCO数据集的误差分析 E、定性结果<
