改进YOLOv7系列：YOLOv7与Swin Transformer V2的结合

改进YOLOv7系列：YOLOv7与Swin Transformer V2的结合

近年来，计算机视觉领域取得了飞速发展，其中目标检测一直是研究的热点之一。YOLOv7作为一种高效准确的目标检测算法，一直备受关注。但是，随着数据规模和模型规模的不断增大，传统目标检测算法在性能上也面临着一定的挑战。

针对这一问题，我们将YOLOv7与Swin Transformer V2相结合，进一步提升了目标检测算法的性能。Swin Transformer V2是一种基于Transformer的新型模型结构，它突破了传统CNN的性能瓶颈，具有更好的扩展性和可解释性。

我们通过在YOLOv7的backbone网络中集成Swin Transformer V2模块，形成了新的检测算法模型。在多个数据集上进行测试，该模型不仅保持了YOLOv7的高速和高精度特点，还进一步提升了性能。

以下是我们实现的代码：

import torch
import torch.nn as nn

from models.yolo import YOLOv7
from models.swin_transformer