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高效卷积视觉变换器：局部注意力和多尺度阶段
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型混合架构——高效卷积视觉变换器（ECViT），结合卷积神经网络与变换器的优势，能够有效进行多尺度特征提取。实验结果表明，其在图像分类任务中优于现有模型，同时降低了计算和存储需求。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型混合架构——高效卷积视觉变换器（ECViT）。
- ECViT结合了卷积神经网络的局部性和变换器的优势。
- 该架构能够有效进行多尺度特征提取。
- 实验结果表明，ECViT在图像分类任务中优于现有模型。
- ECViT在降低计算和存储需求方面表现良好。
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