改良YOLOv8网络架构 | 采用SwinTransformer网络 | 借助位移窗口实现视觉变换 | 计算机视觉

改良YOLOv8网络架构 | 采用SwinTransformer网络 | 借助位移窗口实现视觉变换 | 计算机视觉

随着计算机视觉技术的不断发展，研究人员们也在不断尝试对各种神经网络进行改良，以提高它们的性能和准确度。其中比较流行的一个目标检测算法就是YOLOv8，但是它依然存在一些不足之处。本文将介绍如何通过更换主干网络、引入SwinTransformer以及使用位移窗口实现视觉变换的方式，来进一步提高YOLOv8的性能。

首先，我们需要将YOLOv8中的Darknet53主干网络替换为SwinTransformer网络。SwinTransformer是一种基于注意力机制的神经网络，它能够提高特征提取的准确性和速度。我们可以使用PyTorch Hub来直接下载预训练的SwinTransformer模型，然后将其作为YOLOv8的主干网络即可。

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

clas