yolov8改进swim transformer V2网络结构

### YOLOv5 中集成 Swin Transformer 的方法 为了在 YOLOv5 模型中引入 Swin Transformer 组件，可以考虑将 Backbone 部分替换成 Swin Transformer 结构[^1]。YOLOv5 原始架构采用的是 CSPDarknet53 作为特征提取网络，在此位置上接入 Swin Transformer 可以为模型提供更强的表征能力。 具体实现方式如下： #### 修改配置文件 首先需要调整 `yolov5s.yaml` 或其他版本对应的配置文件来定义新的 backbone 架构。移除原有的卷积层设置并加入 Swin Transformer 层次结构描述。 ```yaml backbone: - [focus, [64, 3]] - [swin_transformer_block, [input_dim, output_dim]] ``` 注意上述 YAML 片段仅作示意用途，实际参数需依据官方文档设定[^2]。 #### 编写自定义模块 接着编写 Python 类继承 nn.Module 来构建 SwinTransformerBlock 并注册到 PyTorch 网络之中。这部分代码应当放置于 models/common.py 文件下以便后续调用。 ```python import torch.nn as nn from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_ class Mlp(nn.Module): """ Multilayer Perceptron """ def __init__(self, ... ): super().__init__() ... class WindowAttention(nn.Module): """ Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias.""" def __init__(self,...): super().__init__() ... class SwinTransformerBlock(nn.Module): """ Swin Transformer Block""" def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size=7, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() ... ``` 以上代码片段展示了如何创建一个基本的 Swin Transformer block 实现[^3]。完整的类定义还需要补充更多细节以及导入必要的依赖库。 完成这些修改之后就可以通过训练验证新架构的有效性了。需要注意的是由于两者的输入输出维度不同可能还需做额外适配工作以确保整个检测流程顺畅运行。

### YOLOv11集成Swin Transformer的实现方式 YOLOv11引入Swin Transformer旨在提升模型的目标检测能力，尤其是在处理复杂场景中的小物体检测方面表现出显著优势。具体来说： #### 集成方法 为了将Swin Transformer融入到YOLOv11中，主要采取了以下措施[^3]： - **特征提取层替换**：传统卷积神经网络(CNN)被部分替代为Swin Transformer模块作为骨干网的一部分。这种结构能够更好地捕捉图像的空间关系和上下文信息。 ```python from mmdet.models.backbones.swin_transformer import SwinTransformer backbone = dict( type='SwinTransformer', embed_dims=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.2, patch_norm=True) ``` - **多尺度融合增强**：利用Swin Transformer特有的窗口划分机制，在不同层次之间传递更丰富的语义信息，从而提高对各种尺寸目标的理解力。 #### 改进点分析 相比于之前的版本，YOLOv11通过引入Swin Transformer实现了以下几个方面的改进： - **更强表达能力**：由于采用了自注意力机制，使得模型能够在更大范围内建立像素间的依赖关系，进而增强了对于细粒度模式的学习效果。 - **更好的泛化性能**：得益于全局感受野的优势，即使面对未知环境或极端条件也能保持较高的准确性与稳定性。 - **更高的效率**：尽管增加了计算量，但由于减少了冗余操作并优化了参数配置，总体运行速度并未受到明显影响。