【YOLOv8改进】Swin Transformer V2网络结构与YOLOv8相结合

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 Swin Transformer V2是一种高效的视觉Transformer网络结构，用于图像分类和目标检测任务。与传统的Transformer网络不同，Swin Transformer V2通过使用窗口化的Self-Attention机制来处理图像，并引入了局部信息交换来减少计算复杂度。

此外Swin Transformer V2与Swin Transformer V1的不同：

1）窗口化的Self-Attention模块改进：Swin Transformer V2在窗口化的Self-Attention模块中引入了Shifted MLP，通过平移局部窗口内的特征来增加模型的感受野（receptive field）并减少计算复杂度。

2）下采样模块改进：Swin Transformer V2的下采样模块使用stride为2的卷积操作，而不是传统的池化操作。这种改进可以更好地保留特征的空间位置信息，从而提升模型的性