【YOLO改进】换遍MMDET主干网络之SwinTransformer-Tiny（基于MMYOLO）

SwinTransformer-Tiny

SwinTransformer-Tiny是Swin Transformer模型的一个轻量级版本。Swin Transformer是微软亚洲研究院在2021年提出的一种新型的视觉Transformer，它通过引入移位窗口（Shifted Windows）的概念，实现了层次化的特征表示和线性的计算复杂度，使其在各种视觉任务中都取得了出色的性能。

SwinTransformer-Tiny作为轻量级版本，继承了Swin Transformer的核心思想，但在网络深度和宽度上进行了缩减，以适应更轻量级的计算需求。具体来说，SwinTransformer-Tiny采用了更少的网络层数和更小的特征通道数，以减小模型的参数量和计算量。

作为YOLO主干网络的可行性分析

1. 性能优势：SwinTransformer-Tiny作为Swin Transformer的轻量级版本，继承了其层次化的特征表示和线性的计算复杂度的优点。这使得SwinTransformer-Tiny在保持一定性能的同时，具有更小的模型大小和更快的推理速度。对于实时目标检测任务来说，这是非常重要的。
2. 兼容性：SwinTransformer-Tiny作为一种视觉Transformer模型，与YOLO这种基于卷积神经网络的目标检测算法在结构上有一定的差异。但是，通过合理的设计和调整，可以将SwinTransformer-Tiny作为YOLO的主干网络来使用。具体来说，可以将SwinTransformer-Tiny的输出特征图与YOLO的后续检测头进行连接，形成完整的目标检测模型。
3. 挑战与改进：尽管SwinTransformer-Tiny在作为YOLO主干网络时具有一定的可行性，但也存在一些挑战和改进空间。首先，由于SwinTransformer-Tiny是基于Transformer的模型，其计算方式与基于卷积神经网络的YOLO存在差异，可能需要更多的计算资源和内存。其次，如何更好地将SwinTransformer-Tin