YOLOv8改进 更换层次化视觉变换器的网络结构

最新推荐文章于 2025-03-18 20:41:01 发布
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分类专栏： Upgrade YOLOv8进阶 文章标签： python 深度学习 机器学习 神经网络 pytorch 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zmyzcm/article/details/135367558
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本文介绍了如何将SwinTransformer应用到YOLOv8的目标检测网络中，详细阐述了SwinTransformer的网络结构，包括图片块划分、窗口分区、深层网络、跨窗口连接和注意力机制，并提供了代码实现步骤，包括新建文件夹、导入模块和配置yaml文件。

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一、SwinTransformer论文

论文地址：arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf

二、 SwinTransformer网络结构

SwinTransformer是一种基于transformer的图像分类网络结构。SwinTransformer是由微软亚洲研究院提出的，其特点是具有高效的计算和参数效率。

SwinTransformer的网络结构主要包括以下几个部分：

图片块划分：将输入的图片划分成多个非重叠的小块。

窗口分区：将小块按照一定的窗口大小进行分区。每个分区由一个可学习的线性变换独立处理。

深层网络：每个分区的特征经过深层网络处理，得到更高级别的特征表示。

跨窗口连接：不同

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赋能 YOLOv8：引领目标检测革命的 SwinTransformer 主干网络
一直在水些技术小文
09-20 2145
YOLO（You Only Look Once）系列一直以其出色的性能和实时性而备受关注，而 YOLOv8 则将先进的 SwinTransformer 主干网络引入其中，为目标检测带来了新的突破。本文将深入研究 YOLOv8 和 SwinTransformer 的结合，为你呈现一篇详尽的博文，包含示例和代码，帮助你深入了解如何实现这一强大的目标检测模型。其中一个最引人注目的改进是将主干网络替换为 SwinTransformer，这一变化为目标检测的实时性和准确性带来了巨大的提升。
【YOLOv8改进】Swin Transformer V2网络结构与YOLOv8相结合
crasher123的博客
08-06 2894
通过以上改进思路和对应的代码修改，将Swin Transformer V2网络结构与YOLOv8相结合，分别在backbone和neck中引入了Swin Transformer块。这样做可以提升目标检测的精度和mAP，帮助模型更好地理解不同尺度和层级的特征，并提取更强大的特征表示。当然具体的改进方案还需要根据实际情况进行调整和优化，以适应不同的数据集和任务需求。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合SwinTransformer模块，有效提升小目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-06 2万+
YOLOv8融合SwinTransformer模块，有效提升小目标检测效果！
【YOLOv8】YOLOv8改进系列（8）----替换主干网络之Swin Transformer
最新发布
熬夜秃顶中......
03-18 2148
YOLOv8改进系列（8）----替换主干网络之Swin Transformer
YOLOv8改进添加swin transformer
qq_62127918的博客
07-01 4703
改进YOLOv8，去网上找了很多教程都是充钱才能看的，NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦，所以自己去找代码手动改了一下，成功实现YOLOv8改进添加swin transformer，本人水平有限，改得不对的地方请自行改正。
YOLOv8+swin_transfomer
在深度学习的路上不断探索
09-30 1225
YOLOv8+swin transfomer，嘎嘎涨点
【YOLOv8改进】骨干网络： SwinTransformer (基于位移窗口的层次化视觉变换器）(论文笔记+引入代码)
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
01-26 7436
本文提出了一种新型视觉，称为，它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从语言领域适应到视觉领域时面临的挑战源于两个领域之间的差异，例如视觉实体的尺度变化大以及图像中像素的高分辨率相比文本中的单词。为了解决这些差异，我们提出了一种分层Transformer，其表示是通过移位窗口计算得出的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制在非重叠的局部窗口内，同时也允许跨窗口连接，从而带来更高的效率。这种分层架构具有在不同尺度上建模的灵活性，并且其计算复杂度与图像大小呈线性关系。的这些特性使其与广泛的视觉
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
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大家好！欢迎阅读本专栏。本专栏涵盖了YOLO8中C2f、主干网络、检测头、注意力机制、Neck等多种结构的创新，同时也包括了 YOLO相关的基础知识以及相关项目。
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
带你成为别人眼中的大佬！
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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。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。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。接下来，我们引入一种称为“位移窗口”的操作，通过在特征图上进行像素级别的平移，来实现视觉变换。
YOLOv8改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone（附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍）
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本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv8中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型，它通过使用位移窗口来构建分层的特征图，有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同，Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内，使得计算复杂度与图像大小成线性关系，而非二次方。这种设计不仅提高了模型的效率，还保持了强大的特征提取能力。Swin Transformer的创新在于其能够在不同层次上捕捉图像的细节和全局信息，使其成为各种视觉任务的强大通用骨干网络。
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芒果YOLOv8改进76：主干Backbone篇Swin Transformer：在基础SwinTransformer结构的基础上进行多种改进结构，集成Transformer和CNN的优势
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Swin Transformer通过引入创新的分层注意力机制展现了其架构的独特性，该机制通过将注意力区域划分为块并在这些块内执行操作，从而有效降低了计算复杂性。其主要结构呈现分层形式，每个阶段包括一组基础块，负责捕捉不同层次的特征表示，形成了分层的特征提取过程。采用多尺度的注意力机制使得模型能够同时关注不同大小的特征，从而提高对图像中不同尺度信息的感知。在多个图像分类基准数据集上，Swin Transformer表现出与其他先进模型相媲美甚至更优的性能，且在相对较少的参数和计算成本下取得出色的结果。
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