swin transformer代码 yolov8

Swin Transformer与YOLOv8结合的代码实现
对于Swin Transformer和YOLOv8相结合的研究，这种组合旨在利用Swin Transformer强大的特征提取能力来增强YOLOv8的目标检测性能。具体来说，在目标检测框架中引入Transformer机制可以改善模型对复杂场景的理解。
一种常见的方法是在YOLOv8 backbone部分替换或者增加基于Swin Transformer结构的模块[^1]。通过这种方式，能够使网络更好地捕捉图像中的长距离依赖关系以及局部细节信息。下面给出一段简化版的概念验证代码片段用于说明如何将两者结合起来：
from mmdet.models import build_detector, build_backbone
import torch

class CustomYoloV8WithSwin(torch.nn.Module):
def __init__(self, config_yolov8, pretrained=None):
super(CustomYoloV8WithSwin, self).__init__()

# 加载预训练好的swin transformer作为backbone
swin_config = dict(
type='SwinTransformer',
embed_dims=96,
depths=[2, 2, 6, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24],
window_size=7,
mlp_ratio=4.,
qkv_bias=True,
drop_rate=0.0,
attn_drop_rate=0.0,
drop_path_rate=0.2,
patch_norm=True)

self.backbone = build_backbone(swin_config)

# 使用yolov8原有配置文件构建detector头部组件
detector_cfg = config_yolov8.model.copy()
detector_cfg.pop('pretrained', None) # 移除不必要的参数

from mmcv.runner import load_checkpoint
checkpoint = load_checkpoint(self.backbone, 'path_to_swin_pretrain.pth')

self.detector_head = build_detector(detector_cfg, test_cfg=config_yolov8.test_cfg)

def forward(self, img, return_loss=False, **kwargs):
feats = self.backbone(img)
results = self.detector_head.forward(feats, return_loss=return_loss, **kwargs)
return results
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上述代码展示了怎样创建一个新的类CustomYoloV8WithSwin，它继承自PyTorch的Module基类，并且内部集成了来自MMDetection库的支持Swin Transformer架构的骨干网以及YOLOv8风格的目标检测头。需要注意的是实际应用时还需要调整超参数设置并优化整个流程以适应特定任务需求[^2]。