YOLOv5与Swin Transformer相结合的分层视觉转换器——计算机视觉进阶

YOLOv5与Swin Transformer相结合的分层视觉转换器——计算机视觉进阶

近年来，计算机视觉技术发展迅速，针对目标检测领域的研究也日益深入。2021年，ICCV会议上有一篇题为《Improving YOLOv5 Series by Combining Swin Transformer Structure》的论文获得了最佳论文奖项。这篇论文提出了一种新颖的算法YOLOv5+Swin Transformer，其在目标检测任务上表现出色，成为当代计算机视觉领域的热门话题。

下面，我们将详细介绍该算法的原理和关键实现步骤。

一、算法原理

该算法主要采用Swin Transformer的思路，将输入图像按照一定尺寸的windows进行分割，并通过Transformer网络进行特征提取和聚合，最终得到输出结果。

具体而言，算法首先将输入图像进行多次分割，每个子块大小为P x P，然后采用一种名为Shifted Window的策略，在不跨越windows的前提下，保证每两个相邻的windows之间有50%重叠部分。接下来，使用Swin Transformer进行特征编码，并通过多层卷积和反卷积进行解码，最终输出目标检测结果。

二、实现步骤

1. 数据集处理

我们以COCO数据集为例，首先需要将其划分为训练集和测试集，并为每个数据样本提供标签数据。

2. YOLOv5+Swin Transformer模型构建

该模型主要包含三个部分：Swin Transformer编码器、特征解码器、以及预测层。其中，Swin Transformer编码器的核心代码如下：

class SwinTransformer(nn