yolov5改进swin-transformer

Yolov5改进Swin-Transformer是一种基于Swin-Transformer的目标检测算法，它通过引入SPP模块和FPN结构来提高检测性能。SPP模块可以在不同尺度上提取特征，而FPN结构可以将不同尺度的特征图融合起来，从而提高检测精度。

此外，Yolov5改进Swin-Transformer还采用了一种新的训练策略，即使用自适应权重衰减和余弦退火学习率调度器来训练模型。这种训练策略可以使模型更加稳定和鲁棒。