改良YOLOv8网络架构 | 采用SwinTransformer网络 | 借助位移窗口实现视觉变换 | 计算机视觉
随着计算机视觉技术的不断发展，研究人员们也在不断尝试对各种神经网络进行改良，以提高它们的性能和准确度。其中比较流行的一个目标检测算法就是YOLOv8，但是它依然存在一些不足之处。本文将介绍如何通过更换主干网络、引入SwinTransformer以及使用位移窗口实现视觉变换的方式，来进一步提高YOLOv8的性能。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-721682.html
首先，我们需要将YOLOv8中的Darknet53主干网络替换为SwinTransformer网络。SwinTransformer是一种基于注意力机制的神经网络，它能够提高特征提取的准确性和速度。我们可以使用PyTorch Hub来直接下载预训练的SwinTransformer模型，然后将其作为YOLOv8的主干网络即可。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-721682.html
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class YOLOv8(nn.Module到了这里，关于改良YOLOv8网络架构 | 采用SwinTransformer网络 | 借助位移窗口实现视觉变换 | 计算机视觉的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
