YOLOv7 引进swin transformer

YOLOv7是一种目标检测算法，而Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型。最近，有研究者将Swin Transformer引入到YOLOv7中，以提升YOLOv7在目标检测任务上的性能。

Swin Transformer是一种新型的Transformer架构，它采用了分层的注意力机制和窗口化的自注意力机制，以解决传统Transformer在处理大尺寸图像时的计算和内存开销问题。通过引入Swin Transformer，YOLOv7可以更好地捕捉图像中的全局上下文信息，并提高目标检测的准确性和效率。

具体来说，YOLOv7引入Swin Transformer主要包括以下几个步骤：
1. 替换YOLOv7中的骨干网络：将原来的骨干网络替换为Swin Transformer网络，以提取更丰富的特征表示。
2. 调整输入尺寸：由于Swin Transformer对计算和内存开销较大，需要适当调整输入图像的尺寸，以平衡性能和效率。
3. 修改检测头部：根据Swin Transformer提取的特征，对YOLOv7的检测头部进行相应的修改和调整，以适应新的特征表示。

通过引入Swin Transformer，YOLOv7可以在目标检测任务上取得更好的性能，提高目标检测的准确率和效率。