swin transformer V2 和 yolov7

Swin Transformer V2是基于Transformer架构的模型，特别设计用于处理图像数据。它采用了“窗口”（Window）机制，将大尺寸的输入分割成小窗口，使得Transformer能够在相对较小的空间内计算，解决了传统Transformer在处理长序列时效率较低的问题。Swin Transformer V2在ImageNet等视觉任务上取得了优异的表现，并被广泛应用于计算机视觉领域。

YOLOv7（You Only Look Once version 7）则是目标检测算法的一种，属于实时物体检测系列。YOLO是一种快速而精确的目标检测方法，它通过一次前向传播就能同时预测图像中的多个物体位置和类别。YOLOv7是对YOLOv6的改进，通常在速度、准确性和模型大小之间寻找平衡，尤其强调在保持较高检测精度的同时提高实时性能。