卷积与Transformer的智能融合，在多种硬件平台上实现高性能的视觉任务处理 ！

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前言   高效视觉背传研究的趋势是变成一种结合卷积和 transformer 块的模型。在速度和准确性之间取得优势需要智能地组合两者，即在架构上和在组件上。大多数出版物专注于最大化准确性和使用 MACs（乘累运算）作为效率指标。 然而，后者因为像内存访问成本和并行度等因素，通常不能准确地衡量出模型实际的运行速度。 作者分析了常见模块和架构设计选择，而不是以 MACs 为单位，而是以实际吞吐量和使用延迟为指标，因为后两者的组合是实际应用中模型效率更好的表示。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 未来先知 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 代码和模型：https://github.com/altair199797/LowFormer 1 Introduction 近年来，有效视觉 Backbo ………………………………