CrossFormer 实现图像分类以及视觉任务的骨干网络替换

它使用交替的局部和全局注意力击败了 PVT 和 Swin。

全局注意力是在窗口维度上完成的，以降低复杂性，还具有跨尺度嵌入层，被证明是可以改进所有视觉转换器的通用骨干网络。

并设计了动态相对位置偏差，以允许网络推广到更高分辨率的图像。

只限pytorch框架

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