yolov8使用transformer

目前并没有 YOLOv8 这个官方版本的检测器，但是有一些非官方的 YOLOv8 实现使用了 Transformer 模型来替换掉原来的卷积神经网络。这些实现通常被称为 YOLOv8-T 或者 YOLOv8++, 它们使用了 Transformer 的注意力机制来处理图像中的对象信息，从而提高了检测精度。同时，它们也加入了一些其他的技术，例如 SPP （Spatial Pyramid Pooling）池化、PAN（Path Aggregation Network）模块等等，以优化检测器的性能。总体来说，YOLOv8-T 或者 YOLOv8++ 是 YOLOv3 的改进版，它们在速度和准确率之间取得了一个平衡点，具有较高的应用价值。

相关问题

yolov8和transformer

Yolov8是一种目标检测算法，而Transformer是一种用于序列建模的模型。在上述引用中，提到了创新Transformer块NTB被插入到Yolov8网络中，以利用全局上下文信息和跨模态交互，从而提高特征的表示能力，进一步提升目标检测的精度。实验结果表明，使用创新卷积块NCB和创新Transformer块NTB的Yolov8模型在目标检测任务中的平均精度均值（mAP）分别提升了XX%和XX%。这表明，NCB和NTB确实能够为Yolov8带来涨点效果，助力检测精度的提升。

yolov8 swin transformer

YOLOv8和Swin Transformer都是目标检测领域的重要模型。YOLOv8是YOLO系列的最新改进版本，采用了一系列的技术手段来提升小目标检测效果。而Swin Transformer则是一种新型的Transformer架构，具有高效、灵活、可扩展等特点。将两者结合起来，可以创造出一个高效且强大的目标检测模型。具体来说，通过将Swin Transformer作为主干网络，将YOLOv8的检测头部组合进来，可以有效提升小目标检测效果。