使用swin transformer还是ghostnet来替换YOLOv7主干网络用于检测车辆效果更好

作为AI语言模型，我无法直接评估模型的效果，但是根据已有的研究和实验结果，使用Swin Transformer作为YOLOv7的主干网络可能会比使用GhostNet更好。

Swin Transformer是一种新的Transformer架构，它在ImageNet上的表现已经超过了其他传统的视觉模型，如ResNet和EfficientNet。Swin Transformer通过将图像分成若干个小块，配合跨层连接和相对位置编码，实现了较高的性能和较低的计算成本，适合在计算资源有限的设备上使用。

GhostNet是一个轻量级的卷积神经网络，它通过使用Ghost Module和Squeeze-and-Excitation (SE) Module来减少参数和计算量，从而实现高效的图像分类和目标检测。GhostNet在目标检测方面的表现也不错，但是与Swin Transformer相比，其性能略有不足。

因此，如果计算资源充足，建议使用Swin Transformer作为YOLOv7的主干网络，以获得更好的检测效果。如果计算资源受限，GhostNet也是一种不错的选择。