transformer yolov8

### 将Transformer应用于YOLOv8中的方法

#### Swin Transformer简介
Swin Transformer是一种高效的视觉Transformer架构，特别适合处理图像分类任务。其分层设计使得它能够有效地捕捉局部和全局信息，在多种计算机视觉任务中表现出色[^1]。

#### 融合策略
为了增强YOLOv8的目标检测能力，特别是在小目标分割方面，可以将Swin Transformer作为新的骨干网络(backbone)加入到模型中。这种做法不仅提升了特征提取的质量，还改善了对于复杂场景中小物体识别的效果[^2]。

##### 修改配置文件(YAML)
要集成Swin Transformer至YOLOv8框架内，需先调整相应的配置文件(`*.yaml`)以适应新组件的需求。具体来说：

- 更新输入尺寸参数以匹配Swin Transformer的要求；
- 定义额外的超参数用于控制Transformers的行为模式；

# example.yaml
input_size: [640, 640]
transformer_settings:
    num_heads: 8
    depth: 6

##### 创建自定义模块(SwinTransformer.py)
接着开发一个新的Python脚本`SwinTransformer.py`来实现该部分逻辑功能。此文件应包含构建并初始化所需的所有类及其成员函数。

import torch.nn as nn
from timm.models.layers import trunc_normal_

class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    """A basic Swin Transformer block."""
    
    def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads=8, window_size=7,
                 shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0.,
                 attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU,
                 norm_layer=nn.LayerNorm):
        super().__init__()
        
        self.dim = dim
        ...
        # Initialize weights and other settings here
        
def init_weights(m):
    if isinstance(m, (nn.Linear, nn.Conv2d)):
        trunc_normal_(m.weight, std=.02)

model.apply(init_weights)

##### 集成到训练流程(tasks.py)
最后一步是在主程序入口处导入上述创建好的库，并注册这些新增加的功能点以便于后续调用。

###### 导入必要的包
确保所有依赖项都已被正确加载进来。

from .models.swin_transformer import *

###### 注册机制
通过适当的方式使系统知晓存在这样一个可供选择的新选项。

register_model('yolov8_swin', lambda **kwargs: YOLOv8_Swin(**kwargs))

完成以上步骤之后，便实现了基于Swin Transformer改进版YOLOv8模型的基础搭建工作。当然实际操作过程中可能还需要针对特定应用场景做进一步优化调整。