swin yolov9

### 关于Swin Transformer与YOLOv9的实现

#### Swin Transformer简介
Swin Transformer是一种基于窗口划分机制的层次化Transformer架构，能够有效捕捉图像中的局部和全局特征。该模型通过分层结构逐步聚合多尺度信息，在计算机视觉任务上表现出色[^2]。

#### YOLOv9特性概述
YOLOv9作为YOLO系列最新版本之一，引入了多种先进技术来提升检测精度与速度。其中包括但不限于SPPELAN优化以及高效可变形卷积DCNv4的应用，这些改进措施显著增强了模型对于复杂场景下的适应能力[^1]。

#### 结合两者的优势
为了更好地融合这两种强大工具的优点，研究者们正在探索将Swin Transformer应用于YOLO框架内的方式。具体来说：

- **骨干网络替换**：采用Swin Transformer替代传统CNN作为YOLOv9的基础特征提取器；
- **跨阶段连接设计**：借鉴FPN思路构建更灵活高效的金字塔结构支持多尺度预测；

以下是简化版Python伪代码展示如何初始化一个带有Swin Transformer主干网路的YOLOv9实例:

from yolov9 import YOLOv9
from swin_transformer import SwinTransformerBackbone

def create_swin_yolov9():
    backbone = SwinTransformerBackbone()
    model = YOLOv9(backbone=backbone)
    return model