随着任务复杂度的提升，算法的计算效率、精度和泛化能力面临巨大挑战。本文将从模型轻量化、数据增强策略、注意力机制优化、损失函数设计以及硬件协同优化五个方面，探讨计算机视觉算法的优化方法。例如，Transformer中的自注意力模块可捕捉长距离依赖关系，而Squeeze-and-Excitation网络通过通道注意力优化特征响应。算法与硬件的协同设计是优化的重要方向。编译器级优化（如TVM）可实现跨平