YOLOv5、YOLOv7改进之二十九：引入Swin Transformer v2.0版本-Toy模板网

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前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。

具体改进办法请关注后私信留言！

解决问题：

前面介绍改进YOLO算法，引入Swin transformer模块，本人在某遥感数据集上进行测试，替换主干网络后，确实有精度提升的效果，并且参数量降低了，相对于Botnet中的多头注意力机制来说，加入网络的性价比更高，也证明了Swin transformer模块的有效性和优越性。今年还出了Swin transformer 第二个版本，尝试将其中添加进YOLO系列算法中。同样加入Transformer也是为了拟补YOLO这种卷积网络缺乏长距离建模的能力，没有获取全局信息的能力，为了更好的提取目标特征信息。下面链接为引入Swin Transformer 1.0版本。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-447093.html

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