SwinTransformer yolo

### Swin Transformer与YOLO的融合实现及其应用案例

#### 背景介绍
近年来，视觉变换器（Vision Transformers, ViTs）逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。其中，Swin Transformer作为一种改进型ViT，在处理大规模图像数据方面表现出色。与此同时，YOLO系列算法因其高效性和准确性而在实时目标检测任务中占据重要地位。

#### 结合方式探讨
为了进一步提升模型性能并拓宽应用场景范围，研究人员尝试将两者结合起来形成新的框架结构——即采用Swin Transformer作为特征提取模块来替代传统卷积神经网络(CNN)，再通过调整后的YOLO架构完成最终的目标定位与分类工作[^1]。

具体来说：

- **特征提取层**：利用预训练好的Swin Transformer获取输入图片更深层次语义信息；

- **颈部组件**：引入FPN/PANet等多尺度融合机制增强不同层次间的信息交互；

- **头部设计**：沿用经典YOLOv5/v7中的Anchor-Free策略简化回归过程的同时提高预测精度。

这种组合不仅继承了各自优点还能有效弥补彼此不足之处，从而达到更好的效果表现。

import torch.nn as nn
from mmdet.models import build_detector
from mmcv.runner import load_checkpoint


class Customized_YOLO(nn.Module):
    def __init__(self,
                 backbone='swin-tiny-patch4-window7-224',
                 neck=None,
                 bbox_head=dict(type='YOLOXHead')):
        super().__init__()
        
        self.backbone = build_backbone(backbone)
        if neck is not None:
            self.neck = build_neck(neck)

        self.bbox_head = build_head(bbox_head)


def init_weights(module, pretrained=None):
    """Initialize the weights."""
    
    if isinstance(module, (nn.Conv2d, nn.Linear)):
        trunc_normal_(module.weight, std=.02)
        if module.bias is not None:
            constant_init(module.bias, 0.)
            
    elif hasattr(module, 'init_weights'):
        module.init_weights(pretrained=pretrained)


model = Customized_YOLO()
load_checkpoint(model, checkpoint_file='./checkpoints/swin_tiny.pth')

上述代码片段展示了如何构建一个自定义版本的YOLO模型，并加载已有的Swin-Tiny权重文件对其进行初始化操作。