yolov5换swim transformer
时间: 2025-03-10 17:00:30 浏览: 57
### 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。
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