YOLOv5s-transformer的主干与YOLOv5s不同之处

YOLOv5s-transformer是YOLOv5的一个变种，它在YOLOv5s的基础上引入了transformer模块，以提升目标检测的性能。下面是YOLOv5s-transformer与YOLOv5s的主要不同之处：

1. 主干网络结构：YOLOv5s-transformer使用了transformer模块作为主干网络，而YOLOv5s使用的是经典的卷积神经网络结构。

2. 特征提取方式：YOLOv5s-transformer利用transformer模块来提取特征，而YOLOv5s则使用了一系列的卷积层来进行特征提取。

3. 特征融合方式：在YOLOv5s-transformer中，transformer模块可以对不同尺度的特征进行融合，以获取更全局和语义信息丰富的特征表示。而YOLOv5s则使用了多层级的特征融合方法。

4. 模型性能：由于引入了transformer模块，YOLOv5s-transformer在一些复杂场景下可能具有更好的目标检测性能和精度。