YOLOv8替换主干网络Swin Transformer

### 替换 YOLOv8 主干网络为 Swin Transformer 在 YOLOv8 中替换主干网络为 Swin Transformer 是一项复杂的任务，涉及修改模型结构并适配预训练权重。以下是实现这一目标的关键点和技术细节。 #### 1. 安装依赖库 为了支持 Swin Transformer 的集成，需要安装 `torch` 和 `mmdet` 或其他支持 Swin Transformer 的第三方库。如果使用 Ultralytics 提供的官方框架，则需额外导入 Swin Transformer 的实现模块。 ```bash pip install ultralytics torch mmdet timm ``` #### 2. 导入必要的模块 加载所需的 Python 库以及定义 Swin Transformer 模型。 ```python import torch from torchvision import transforms from yolov8.models.yolo import DetectionModel from swin_transformer import SwinTransformer # 假设已有一个可用的 Swin Transformer 实现 ``` #### 3. 加载原始 YOLOv8 模型 从 Ultralytics 的仓库中加载默认配置文件和预训练权重。 ```python model = DetectionModel(cfg="yolov8.yaml", ch=3, nc=80) # 初始化 YOLOv8 检测模型 print(model) ``` #### 4. 创建 Swin Transformer 并调整其输出维度 Swin Transformer 的输出通道数可能与原生 YOLOv8 主干网络不同，因此需要对其进行裁剪或扩展以匹配后续层的要求[^1]。 ```python swin_model = SwinTransformer( img_size=640, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, drop_path_rate=0.2, ape=False, patch_norm=True, ) # 修改最后一层以适应 YOLOv8 输入需求 out_channels_yolo = model.backbone[-1].conv.out_channels swin_out_features = swin_model.num_features # 获取 Swin 输出特征数量 adapter_layer = torch.nn.Conv2d(swin_out_features, out_channels_yolo, kernel_size=1, stride=1) ``` #### 5. 将 Swin Transformer 替换到 YOLOv8 中 将自定义的 Swin Transformer 插入到 YOLOv8 架构中替代原有的主干网路部分。 ```python class CustomYoloV8(DetectionModel): def __init__(self, cfg, ch, nc): super().__init__(cfg, ch, nc) self.swin_backbone = swin_model self.adapter_conv = adapter_layer def forward(self, x): x = self.swin_backbone(x)[-1] # 使用 Swin Transformer 特征提取器 x = self.adapter_conv(x) # 调整通道数至兼容原有 backbone 结果 return super().forward(x) # 继续执行其余检测流程 custom_model = CustomYoloV8(cfg="yolov8.yaml", ch=3, nc=80) ``` #### 6. 训练新模型 完成上述更改后即可按照常规方式微调整个网络参数。 ```python from ultralytics.utils.callbacks import Callbacks callbacks = Callbacks() train_loader, val_loader = prepare_data() # 自己的数据准备函数 for epoch in range(num_epochs): custom_model.train() train_loss = [] for imgs, labels in train_loader: preds = custom_model(imgs) loss = compute_loss(preds, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss.append(loss.item()) avg_train_loss = sum(train_loss)/len(train_loss) print(f'Epoch {epoch}, Loss: {avg_train_loss}') callbacks.on_epoch_end(epoch, logs={'loss': avg_train_loss}) ``` --- ### 注意事项 - **输入尺寸一致性**：确保 Swin Transformer 接受的图片分辨率与下游任务一致[^2]。 - **迁移学习策略**：可以冻结大部分 Swin 层仅优化新增加的部分或者采用渐进解冻法逐步释放更多可更新权值来加速收敛过程。 - **性能评估对比**：由于引入了新的骨干组件，在实际部署前应充分验证其效果是否优于传统 CNN 设计方案[^3]。 ---