YOLOv5中添加Swin-Transformer

在YOLOv5中添加Swin Transformer可以通过以下步骤实现：

1. 下载Swin Transformer的代码或预训练权重，例如在Github上的代码库 https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

2. 将Swin Transformer的代码或预训练权重放在YOLOv5的文件夹中。

3. 在YOLOv5的代码中添加Swin Transformer的网络结构，并将其与YOLOv5的检测头结合起来。

4. 调整网络的超参数，以便Swin Transformer与YOLOv5的检测头能够良好地协同工作。

5. 对新模型进行训练，并根据需要进行微调。

需要注意的是，添加Swin Transformer可能会增加模型的计算量和内存占用，因此需要根据实际情况进行优化。

相关问题

YOLOv5s-set中添加Swin-Transformer后的架构框图

以下是YOLOv5s-set中添加Swin-Transformer后的架构框图示意图：

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|                                                                        |
|                                   Backbone                             |
|                                                                        |
|      +------------------------+      +------------------------+       |
|      |        Stem            |      |       Swin-Transformer   |       |
|      +-----------+------------+      +-----------+------------+       |
|                  |                             |                        |
|      +-----------v------------+      +-----------v------------+       |
|      |        Body             |      |      Swin-Transformer   |       |
|      +-----------+------------+      +-----------+------------+       |
|                  |                             |                        |
|      +-----------v------------+      +-----------v------------+       |
|      |  Head                    |      |    Swin-Transformer    |       |
|      +------------------------+      +------------------------+       |
|                                                                        |
+------------------------------------------------------------------------+

其中，Backbone包含了Stem、Body和Head三个部分。在原有的YOLOv5s-set中，Backbone主要由CSPDarknet53实现，而在添加Swin-Transformer后，Swin-Transformer取代了CSPDarknet53的位置，同时也被拆分为了多个部分，分别嵌入在了Stem、Body和Head中。总体上，这个框架还是沿用了YOLOv5s-set的设计思路，只不过将其中的CSPDarknet53替换为了Swin-Transformer。

yolov7添加swin-transformerv2

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可以得知YOLOv7可以与Swin Transformer-V2结合使用。YOLOv7是YOLO系列中的一个目标检测器，而Swin Transformer-V2是一种在计算机视觉任务中取得很好效果的模型。通过将YOLOv7的骨干网络替换为Swin Transformer-V2，可以提升目标检测的性能。你可以参考引用\[1\]中提供的博文和引用\[3\]中提供的论文地址和源代码来了解更多关于YOLOv7和Swin Transformer-V2的详细信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [改进YOLOv7系列：28.YOLOv7 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126735304)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5与Swin-Transformer的结合](https://blog.csdn.net/m0_67388791/article/details/130666285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127361280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]