深度学习融合轻量化ViT模块的ResNet18模型设计：提升图像分类性能与效率优化

内容概要：本文介绍了一种改进的深度学习模型——ResNet18与轻量化Vision Transformer（EfficientViT）相结合的网络结构。首先，通过修改标准ResNet18网络，去除了最后两层（全局平均池化层和全连接层），然后引入了EfficientViT模块，该模块包含局部特征提取分支（采用深度可分离卷积）和全局注意力机制分支（多头自注意力机制）。此外，还实现了动态位置编码来增强模型的空间感知能力。最后，重新添加了一个自定义的分类头部用于最终预测。文中提供了完整的PyTorch代码实现，并展示了测试用例以验证模型架构的有效性。 适合人群：有一定深度学习基础的研究人员或工程师，特别是对计算机视觉领域感兴趣并希望了解如何将经典CNN与Transformer架构融合的人群。 使用场景及目标：①探索ResNet与ViT结合的新架构设计思路；②学习如何在现有模型基础上加入注意力机制提升性能；③掌握基于PyTorch框架实现复杂神经网络的方法。 阅读建议：建议读者先熟悉ResNet和ViT的基本概念，再深入研究本文提供的改进方案及其具体实现细节。同时，可以尝试运行提供的测试代码，观察模型行为并进行调整优化。