YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | CSWinTransformer交叉形窗口目标检测网络（适配yolov11全系列版本）

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YOLOv10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。

（本文内容可根据yolov11的N、S、M、L、X进行二次缩放，轻量化更上一层） 

    专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

---

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

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！ 

五、CSwinTransformer的yaml文件

5.1 CSwinTransformer的yaml文件版本1