swin transformer yoloV9

### Swin Transformer与YOLOv9的融合

#### 背景介绍
Swin Transformer是一种基于窗口划分机制的层次化视觉变换器架构，其核心在于利用移位窗口（Shifted Windows）来构建局部特征表示。这种结构能够有效捕捉图像中的空间关系，并且在处理大规模数据集时表现出优异性能[^1]。

对于YOLO系列目标检测算法而言，特别是最新版本YOLOv9，在原有基础上引入了更多先进的组件和技术以提升整体表现。其中一项重要改进就是采用了类似于Slim Neck的设计理念，旨在优化网络结构从而达到更好的计算资源利用率和精度之间的权衡[^2]。

#### 实现方法概述
为了将Swin Transformer集成到YOLOv9当中，主要工作集中在以下几个方面：

- **修改配置文件**：调整原有的YOLOv9 YAML配置文档，加入有关于Swin Transformer模块的具体参数设置；

- **创建自定义层**：编写`SwinTransformer.py`脚本用于定义新的神经网络层——即Swin Transformer本身；

- **替换骨干网部分**：用上述定制化的变压器替代传统卷积操作作为主干提取器；

- **微调超参及训练流程**：针对特定应用场景重新设定学习率、迭代次数等关键因素，并执行充分的数据增强措施确保泛化能力不受影响。

以下是简化版Python代码片段展示如何初始化一个带有Swin Transformer支持的新式YOLO实例:

from models.yolov9 import Model as YOLOModel
import swin_transformer  # 假设已安装相应库


class CustomYOLO(YOLOModel):
    def __init__(self, cfg='yolov9.yaml', ch=3, nc=None):    
        super().__init__(cfg, ch, nc)

        self.backbone = swin_transformer.SwinTransformer(img_size=(640, 640),
                                                         patch_size=4,
                                                         in_chans=self.ch,
                                                         embed_dim=96,
                                                         depths=[2, 2, 6, 2],
                                                         num_heads=[3, 6, 12, 24])

此段程序展示了怎样继承官方提供的YOLO类并重写构造函数以便加载预训练好的Swin Transformer权重至项目中去。