本文基于YOLOv13 官方仓库（iMoonLab/yolov13，ultralytics 8.3.63 fork）实测整理，Windows/CPU 全程可跑。SwiftFormer（Shao et al., ICCV 2023《SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Lightning-fast Vision Transformers》，官方源码 github.com/Amshaker/SwiftFormer）的核心是高效加性注意力：Q/K 线性映射并 L2 归一化后，用可学习向量给 Q 打分，token 维 softmax 得到全局上下文向量 G（B×D），输出Proj(G⊙K)+Q——全程没有 N×N 注意力矩阵，复杂度 O(N)。本文把官方 SwiftFormerEncoder 整块（局部表征 + 加性注意力 + MLP，双 layer-scale 残差）插进 v13n 层 8 之后（P5 出口，256 通道 @20×20），实测+924,928 参数、GFLOPs 6.54→7.28，与官方逐位一致（max diff = 0），1 轮冒烟训练正常完成。前言移动端 ViT 的进化链：MobileViT（第 85 篇）把 Transformer 塞进 CNN、EfficientFormer 砍掉 4D 注意力里的 layouts、SwiftFormer 再进一步——注意力矩阵整个不要了：每个 token 的注意力分数
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原地反转的完整拆解)
