在mmdetecion第二代中，用swin transformer作为FCOS的backbone后，模型检测效果不如未修改的

这可能是因为在使用Swin Transformer作为FCOS的backbone时，需要对其进行适当的调整和优化，以适应特定的任务。以下是一些可能的优化方向：

1. 调整backbone的层数和特征图的大小：Swin Transformer在原始实现中使用了较深的层数和较大的输入分辨率，但在特定任务中可能需要进行调整。可以尝试减少层数和/或减小特征图的大小来减少计算量，或者尝试增加层数和/或增加特征图的大小来提高模型的表达能力。

2. 优化学习率和训练策略：在使用Swin Transformer作为backbone时，需要对学习率和训练策略进行适当的调整。可以尝试使用更慢的学习率或更长的训练时间来确保模型充分收敛。

3. 调整检测头：FCOS检测头的设计可能需要调整以适应Swin Transformer的特性。可以尝试使用更适合Swin Transformer特征的检测头设计，例如更大的anchor或更高的阈值。

4. 数据增强：数据增强可以帮助模型更好地学习特定任务。可以尝试使用更适合Swin Transformer的数据增强方法，例如更多的缩放和旋转变换。

需要注意的是，Swin Transformer作为backbone的模型调整和优化是一个复杂的过程，需要进行反复实验和调整才能达到最优效果。