YOLOv5 with Swin Transformer V2: Towards Visionary Large-Scale Models in Compute

最新推荐文章于 2025-10-21 17:49:05 发布

IpyVariable

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文章标签： YOLO transformer 深度学习计算机视觉

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本文探讨了将YOLOv5与Swin Transformer V2结合，以提高计算机视觉中目标检测的性能。通过Swin Transformer V2的局部注意力机制增强YOLOv5的特征提取，实现更准确、高效的检测。结合示例代码展示了模型结构，揭示了融合不同模型的潜力。

YOLOv5 with Swin Transformer V2: Towards Visionary Large-Scale Models in Computer Vision

计算机视觉领域的研究一直在追求更准确、更高效的目标检测算法。YOLOv5是一种备受关注的目标检测模型，而Swin Transformer V2是一种强大的视觉模型。本文将探讨将YOLOv5与Swin Transformer V2相结合的方法，以实现更出色的目标检测性能。我们将详细介绍这种结合的原理，并提供相应的源代码供读者参考。

YOLOv5简介

YOLOv5是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，它以其简单高效的特点受到广泛关注。YOLO代表"You Only Look Once"，这意味着算法一次性完成目标检测和定位的任务。YOLOv5通过将图像分割为较小的网格单元，并在每个单元中预测边界框和类别信息，实现目标检测。YOLOv5基于骨干网络和检测头两个部分构建，其中骨干网络用于提取图像特征，检测头用于预测目标的位置和类别。

Swin Transformer V2简介

Swin Transformer V2是一种基于Transformer架构的视觉模型，它在计算机视觉任务中取得了令人瞩目的性能。Transformer模型最初用于自然语言处理任务，但近年来，研究人员发现Transformer在计算机视觉领域同样具有很好的表现。Swin Transformer V2通过将图像划分为若干分块，并利用Transformer模型对这些分块进行建模，从而实现图像特征的提取和表示。Swin Transformer

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