YOLOv8改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络

已于 2024-04-16 23:10:55 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 python pytorch 目标检测 计算机视觉
于 2024-01-04 00:07:15 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135306206
本文介绍了将CSWin Transformer应用于YOLOv8目标检测网络，通过交叉形窗口自注意力和局部增强位置编码提高计算效率和定位准确性。详细讲解了CSWin Transformer的基本原理和核心代码，并提供了手把手的代码修改教程，以帮助读者成功将CSWin Transformer整合到YOLOv8中。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是CSWin Transformer，其基于Transformer架构，创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制，用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带，形成交叉形窗口以提高计算效率。它还提出了局部增强位置编码（LePE），更好地处理局部位置信息，我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

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目录

一、本文介绍

二、CSWin Transformer原理

2.1 CSWin Transformer的基本原理

2.2 交叉形窗口自注意力

2.3 局部增强位置编码

2.4 下游任务友好

三、CSwinTransformer的核心代码

四、手把手教你添加CSwinTransformer机制

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

注意！！！ 额外的修改！

修改八

五、CSwinTransformer的yaml文件

六、成功运行记录 

七、本文总结

二、CSWin Transformer原理

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