用来训练yolo的数据集和用来训练swin transformer 的数据集在格式上有什么区别、

Yolo和Swin Transformer是两种不同的模型，因此它们所需的数据集也有所不同。以下是它们在数据集格式上的区别：

1. Yolo数据集格式：
Yolo需要的数据集格式为每个图像和一个对应的标注文件，标注文件中包含物体的类别和位置信息。标注文件可以使用多种格式，如txt、xml、json等。一般情况下，标注文件的格式应该是每一行代表一个物体，包含物体的类别、中心点坐标、宽度和高度等信息。

2. Swin Transformer数据集格式：
Swin Transformer需要的数据集格式为图像和对应的标签文件。标签文件中包含图像的类别和其他相关信息。与Yolo不同的是，Swin Transformer更适合用于分类和检测任务，因此标签文件中不需要包含物体的位置信息。

总的来说，Yolo数据集更加注重物体的位置信息，而Swin Transformer数据集更加注重图像的分类和识别。因此，它们的数据集格式也有所不同。