YOLOv10模型改进-Backbone改进-第55篇:YOLOv10改进策略【Backbone】| Swin Transformer Backbone替换
一、本文介绍本文记录的是利用Swin Transformer作为Backbone改进YOLOv10的特征提取部分。Swin Transformer通过层次化设计和窗口自注意力,实现高效的全局特征建模。二、Swin Transformer模块介绍2.1 设计出发点ViViT的全局注意力计算复杂度高,Swin Transformer通过窗口注意力和层次化设计降低计算成本。2.2 模块结构Swin Transformer块:窗口自注意力:在局部窗口内计算注意力窗口移位:增强窗口间信息交互前馈网络:非线性变换三、Swin Transformer的实现代码importtorchimporttorch.nn

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