GCViT实战：使用GCViT实现图像分类任务

GC ViT（全局上下文视觉转换器）是一种创新的深度学习架构，旨在提升计算机视觉任务中的参数和计算效率。它通过将全局上下文自注意力模块与标准的局部自注意力相结合，有效地建模长程和短程空间交互，同时避免了传统方法中的昂贵操作，如计算注意力掩码或移动局部窗口。GC ViT解决了Vision Transformer（ViT）中归纳偏差缺失的问题，并通过引入改进的融合倒置残差块来增强性能。在多个视觉任务（如图像分类、目标检测和语义分割）中，GC ViT均取得了最先进的结果。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/141654892