yolov5改进 swin transformer

Yolov5改进Swin Transformer是一种新型的目标检测模型，它是基于Swin Transformer模型进行改进的。Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它采用了分层的窗口化机制，将输入图像分成小的窗口进行处理，从而减少了计算量和内存占用。在其基础上，Yolov5改进Swin Transformer模型进一步优化了目标检测的性能。

首先，Yolov5改进Swin Transformer模型采用了新的骨干网络结构，即CSP-Swin，它将CSP结构与Swin Transformer结构相结合，提高了模型的精度和速度。其次，模型采用了自适应融合机制，将不同尺度的特征图进行融合，从而提高了模型的检测精度。

此外，Yolov5改进Swin Transformer模型还采用了新的损失函数，即Focal loss和IoU loss相结合的损失函数，优化了模型的训练过程，提高了模型的检测性能。

总之，Yolov5改进Swin Transformer模型是一种基于Swin Transformer模型进行改进的目标检测模型，它在骨干网络结构、特征融合机制和损失函数等方面进行了优化，提高了模型的检测精度和速度。