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MVFormer: Diversifying feature normalization and token mixing for efficient vision transformers
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.patrec.2025.07.019.png)
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摘要
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• 我们提出MVFormer通过token混合器和归一化进行多样化特征学习。• MVN结合了三种类型的归一化，反映多样化的特征分布。• MVTM通过每阶段多样化感受野实现阶段特异性。• 同时采用MVN和MVTM增强了多样化视角的能力。• MVFormer在ImageNet-1K基准测试中超越了现有的基于卷积的ViT。
Keyword:
MVFormer
token mixer
normalization
receptive field
diverse feature learning
