yolox与swin transformer结合

Yolox和Swin Transformer都是非常流行的目标检测模型，它们都在各自的领域取得了很好的性能。将它们结合起来可以获得更好的检测效果。

具体地说，可以将Swin Transformer用作Yolox的特征提取器。在Yolox中，特征提取器负责将输入图像转换为特征图，然后通过检测头生成目标检测结果。通常情况下，特征提取器使用的是卷积神经网络（CNN）或者骨干网络（backbone）。而Swin Transformer作为一种新型的骨干网络，可以替代Yolox中的CNN或其他骨干网络。

具体而言，可以将Swin Transformer的预训练模型作为Yolox的特征提取器。这样做的好处是，Swin Transformer能够更好地捕捉图像中的语义信息，而且其参数量比传统的CNN更小，训练速度更快。通过使用Swin Transformer作为特征提取器，可以提高Yolox的检测准确率和效率。

除此之外，还可以使用其他的技巧来进一步提高Yolox和Swin Transformer的性能，比如数据增强、模型融合等。总之，将Yolox和Swin Transformer结合起来可以获得更好的目标检测效果。