使用Swin Transformer改进YOLOv5：实现小目标检测

最新推荐文章于 2025-04-14 08:45:54 发布
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文章标签： transformer YOLO 目标检测 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LmtTransforms/article/details/133052084
本文探讨了如何将Swin Transformer应用于YOLOv5，以增强小目标检测能力。通过在YOLOv5中增加Swin Transformer小目标检测头，结合Swin Transformer的分层机制和局部感知性，提高了小目标检测的准确性和稳定性。

YOLOv5是一种流行的目标检测算法，而Swin Transformer则是一种基于Transformer架构的新兴计算机视觉模型。在本文中，我们将结合这两种方法，通过增加Swin Transformer小目标检测头来改进YOLOv5，以提高在小目标检测任务上的性能。

YOLOv5简介

YOLOv5是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，它以其高速度和准确性而备受关注。YOLOv5采用了单阶段检测的方法，将目标检测任务转化为一个回归问题，并通过一个卷积神经网络直接输出目标的边界框和类别信息。YOLOv5的设计思路简单直接，使得它在实时应用和嵌入式设备上具有很高的实用性。

Swin Transformer简介

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的计算机视觉模型，它引入了一种新的分层机制，将图像分为不同的分块，然后在这些分块上应用Transformer网络。相比于传统的Transformer模型，Swin Transformer在处理大尺寸图像时具有更好的可扩展性和高效性。它通过局部感知性和全局关联性相结合的方式，提高了图像特征的建模能力，从而在许多计算机视觉任务上取得了优秀的性能。

YOLOv5与Swin Transformer的结合

为了改进YOLOv5在小目标检测任务上的性能，我们将引入Swin Transformer的思想，并增加一个Swin Transformer小目标检测头。这个检测头将负责处理小目标的检测

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SwinTransformer 改进：稀疏化注意力机制（Sparse Attention）
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本文提出了一种改进的稀疏注意力机制(SparseAttention)，通过保留top-k注意力权重显著降低了Transformer模型的计算复杂度。该方法针对SwinTransformer架构实现，包含三个关键技术：1) 稀疏注意力层仅计算和保留top-k权重，减少计算量；2) 相对位置编码保持位置感知能力；3) 自动替换机制可将原始注意力层全部替换为稀疏版本。实验表明，该方法在保持模型性能的同时提升了计算效率，特别适用于高分辨率图像处理等场景。代码实现了完整的稀疏注意力模块和模型替换流程，为Transfo
SwinTransformer 改进：添加SelfAttention自注意力层
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Self-Attention自注意力层是一种在神经网络中用于处理序列数据的注意力机制。它通过对输入序列中的不同位置进行关注，来计算每个位置与其他位置的关联程度，并根据这些关联程度对输入序列进行加权。自注意力层的优势在于它能够利用序列中的局部和全局信息，从而更好地捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。在自然语言处理领域中，自注意力层被广泛应用于机器翻译、文本分类和阅读理解等任务中。输出size：torch.Size([1, 10])添加如下：其中sa部分就是添加的模块。想要完整的分类代码，请参考。
深度学习之目标检测（Swin Transformer for Object Detection）
qq_41627642的博客
05-06 8112
1、MMdetection系列版本 2、 MMDetection和MMCV兼容版本 MMDetection version MMCV version master mmcv-full>=1.3.17, <1.6.0 2.24.1 mmcv-full>=1.3.17, <1.6.0 2.24.0 mmcv-full>=1.3.17, <1.6.0 2.23.0 mmcv-full>=1.3.17, <1.5.
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YOLOv8与Swin Transformer的完美结合：如何提升目标检测的精度与速度
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最新发布
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算能开发者社区是一个为开发者提供信息传播、开发交流、技术分享的交流空间。
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自从Transformer在NLP任务上取得突破性的进展之后，业内一直尝试着把Transformer用于CV领域。之前的若干尝试都是将Transformer用在了图像分类领域，但这些方法都面临两个非常严峻的挑战，一是多尺度问题，二是计算复杂度的问题。基于这两个挑战，swint的作者提出了一种层级式提取的Transformer，并通过移动窗口的方式来学习特征。在窗口内计算自注意力可以带来更高的效率；同时通过移动的操作，让相邻的窗口之间有了交互，变相达到了一种全局建模的能力，进而解决了上面两个问题。
【论文阅读】【2d目标检测】一些swin transformer的改进方案
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随着swin transformer成为best paper。transformer用于2d图像领域更加引起人们的广泛关注，划分框框的方法确实有些笨拙。我也看了一些相关的文章，不过有些文章没有开源出代码来。 记录一下： Vision Transformer with Deformable Attention 论文连接：https://arxiv.org/abs/2201.00520v1 已开源 放心使用 用deformable conv的方法来做transformer不稀奇，之前过def transfor
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目标检测小白科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
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Swin Trasnformer 新型的Transformer架构，专为计算机视觉任务设计 解决了传统Transformer从自然语言处理迁移到计算机视觉任务时面临的两大问题
万有文的博客
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Swin Transformer是由微软亚洲研究院在今年公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。Swin Transformer 在图像分类，图像分割，目标检测等各个领域已经屠榜，在论文中，作者分析表明，Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因：1. 两个领域涉及的scale不同，NLP的token是标准固定的大小，而CV的特征尺度变化范围非常大。
【SwinTransformer】大杀四方的 Swin Transformer 详解及改进
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超多变种Transformer小目标检测头——计算机视觉
IdfdFsharp的博客
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为了解决这个问题，研究人员提出了各种改进的Transformer小目标检测头，以提高小目标检测的性能。FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）是一种基于全卷积网络的目标检测方法，它使用了Transformer小目标检测头来处理小目标。FreeAnchor是一种基于锚框的目标检测方法，它使用了Transformer小目标检测头来处理小目标。通过使用这些改进的Transformer小目标检测头，我们可以有效地提高小目标检测任务的性能。
【RT-DETR有效改进】 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone（附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是利用替换RT-DETR中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型，它通过使用位移窗口来构建分层的特征图，有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同，Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内，使得计算复杂度与图像大小成线性关系，而非二次方。这种设计不仅提高了模型的效率，还保持了强大的特征提取能力。Swin Transformer的创新在于其能够在不同层次上捕捉图像的细节和全局信息，使其成为各种视觉任务的强大通用骨干网络。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
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Swin Transformer V2是一种用于目标检测的算法，它是对YOLOv5/YOLOv7的改进。通过结合Swin Transformer V2，可以提高模型的容量和分辨率，并减少GPU内存的消耗。 具体来说，Swin Transformer V2通过引入Swin ...
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