yolov5 transformer修改

### YOLOv模型与Transformer架构的融合方法 #### 背景介绍 YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测框架，而 Transformer 则是一种基于注意力机制的强大序列处理模型。两者结合可以显著提升视觉识别任务的效果。 #### 结合方式概述 为了使 YOLO 和 Transformer 更好地协同工作，主要通过两种途径来实现两者的集成： 1. **替换骨干网络** 使用带有自注意力机制的 Transformer 替代传统的卷积神经网络作为特征提取器。例如，在最新的研究进展中提到 BoTNet Transformer 结构被证明是一个简单但非常有效的 backbone[^2]。这种做法不仅能够增强对图像上下文的理解能力，而且还能保持较高的计算效率。 2. **引入局部-全局交互模块** 设计专门用于捕捉不同尺度空间信息的新组件。具体来说就是在原有基础上加入额外层以促进局部区域内的像素级关联以及更广泛范围内的依赖关系学习。这有助于解决传统 CNN 只能获取有限感受野的问题，并进一步提高检测精度。 #### 实现细节说明 ##### 配置环境准备 首先安装必要的库文件： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` ##### 定义 Backbone 层 这里给出一段简化版代码片段展示如何定义一个简单的 Bottleneck Transformer 作为新的 backone: ```python import torch.nn as nn from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_ class Mlp(nn.Module): """ MLP Layer """ def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() ... def botnet_block(dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, ... ): """ A single block of the BotNet architecture""" ... class BotNetStage(nn.Module): """ Stacking multiple blocks together to form a stage.""" ... ``` 上述代码构建了一个基础版本的 Bottleneck Transformer 单元及其堆叠形式 `BotNetStage` ，可用于替代标准 ResNet 或其他类型的卷积基底网路. ##### 修改 YOLO 主体部分 接下来调整原生 YOLO 的主体结构使之兼容新设计好的 transformer 组件。通常情况下只需要修改 feature extractor 部分即可完成大部分移植工作. 最后一步则是微调超参数并训练整个系统直至收敛得到最终优化后的混合模型。

引用: YOLOv5是目标检测领域最常见的检测器之一，而Swin-Transformer是一种在计算机视觉任务上取得很好效果的模型。有研究者将YOLOv5的骨干提取网络替换为Swin-Transformer（v7/v8同样），以探索使用Transformer网络在目标检测中的表现。这种结合使用了Swin-Transformer的YOLOv5模型可以对人脸是否佩戴口罩进行识别。 引用: 这个结合了YOLOv5和Swin-Transformer的模型还使用了attention机制，通过对输入图像按照一定尺寸的windows进行分割，并通过Transformer网络进行特征提取和聚合。最终，模型能够输出关于人脸是否佩戴口罩的结果。这个模型在口罩检测任务上的平均准确率（mAP）大约在96%左右。同时，你还可以根据需要修改损失函数进行优化，以提高模型的性能。 综上所述，结合了YOLOv5和Swin-Transformer的模型通过使用Transformer网络进行特征提取和聚合来识别人脸是否佩戴口罩，并且取得了不错的性能表现。你还可以根据具体需求进行进一步的优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [YOLOv5与Swin-Transformer的结合](https://blog.csdn.net/m0_67388791/article/details/130666285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [yolov5目标检测模型 (融合transformer+已调参优化）](https://download.csdn.net/download/m0_62577716/86845253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [YOLOv5与Swin Transformer相结合的分层视觉转换器——计算机视觉进阶](https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/131028235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]