使用Swin Transformer改进YOLOv5：实现小目标检测

LmtTransforms

于 2023-09-19 23:39:32 发布

阅读量1.1k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： transformer YOLO 目标检测计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LmtTransforms/article/details/133052084

计算机视觉专栏收录该内容

68 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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 Tran

了解本专栏