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网站建设对于学校的重要性,网站开发端,admin登录网站,网页升级紧急通知写作1. 为什么要把Swin-Transformer塞进YOLOv5#xff1f; 如果你玩过目标检测#xff0c;肯定对YOLOv5不陌生。它快、准、狠#xff0c;是很多工业项目和学术研究的首选。但不知道你有没有遇到过这种情况#xff1a;面对一张密密麻麻都是小目标的图片#xff0c;比如航拍图像…1. 为什么要把Swin-Transformer塞进YOLOv5如果你玩过目标检测肯定对YOLOv5不陌生。它快、准、狠是很多工业项目和学术研究的首选。但不知道你有没有遇到过这种情况面对一张密密麻麻都是小目标的图片比如航拍图像里的车辆或者显微镜下的细胞YOLOv5的表现有时候会有点“力不从心”。我做过一个遥感图像检测的项目原版YOLOv5在检测大片农田里的小型农机时漏检率就有点高。这背后的原因很大程度上出在它的“心脏”——骨干网络Backbone上。YOLOv5默认用的是CSPDarknet这是一个基于卷积神经网络CNN的架构。CNN有个特点它通过一个个小窗口卷积核在图像上滑动来提取特征这种方式非常擅长捕捉图像的局部信息比如边缘、纹理。但是它不太擅长理解图像中距离较远的两个物体之间的关系也就是我们说的“长距离依赖”。举个例子想象一张街景图左下角有个人在招手右上角有一辆出租车。CNN可能能分别认出“人”和“车”但它很难直接建立“人在招手叫车”这个全局语义联系。而Transformer架构尤其是视觉TransformerViT它的核心是自注意力机制天生就是为了建模这种全局关系而生的。但是直接把标准的ViT拿来做YOLOv5的骨干计算量会大得吓人一张图可能要算好几秒完全失去了YOLO“实时”的灵魂。这时候Swin-Transformer就登场了。它就像一个“懂规矩”的Transformer引入了层次化窗口注意力和移动窗口的机制。简单说它不再粗暴地对整张图做全局计算而是先把图分成一个个不重叠的小窗口只在窗口内部做精细的注意力计算这样计算量就降下来了。同时通过层与层之间的窗口移动信息也能在不同窗口之间传递最终实现从局部到全局的理解。所以我们把Swin-Transformer换进YOLOv5本质上是一次“强强联合”用Swin-Transformer强大的全局建模和特征表示能力替换掉原来CNN骨干的局部视野同时尽量保持YOLOv5检测头的高效和快速。我实测下来在COCO这类包含复杂场景的数据集上这种结合往往能在精度尤其是对小目标和遮挡目标上带来肉眼可见的提升而速度的损失在精心设计和优化后是可以接受的。这为那些对精度要求苛刻又需要一定实时性的场景比如自动驾驶、智能安防提供了一个新的选择。2. 动手之前先搞懂Swin-Transformer的核心机制要把Swin-Transformer成功“嫁接”到YOLOv5上不能光会复制粘贴代码得先明白它到底是怎么工作的。这里我尽量不用复杂公式用大白话和图示帮你理解两个最关键的设计。2.1 窗口注意力把大问题化整为零全局注意力就像让你同时记住教室里50个同学每个人的动作太累了。Swin-Transformer的窗口注意力则是把教室分成几个小组比如每排一个组你只需要关注自己小组内的几个同学在干什么。计算量瞬间就下来了。在代码里这个“分组”操作就是window_partition函数。它接收一个形状为(B, H, W, C)的特征图B是批次H是高W是宽C是通道数按照你指定的窗口大小比如经典的7x7把它切分成一堆小窗口。假设输入特征图是56x56窗口大小是7那么就会被切成 (56/7) * (56/7) 64个窗口。每个窗口独立进行自注意力计算。计算完成后再用window_reverse函数把这些小窗口拼回原来的特征图。这个机制是Swin-Transformer效率的基石。它保证了注意力计算的计算复杂度与图像尺寸呈线性关系而不是平方关系这让处理高分辨率图像成为可能。2.2 移动窗口让小组之间也能“八卦”光有窗口注意力还有个问题每个窗口成了信息孤岛窗口A里的信息永远传不到窗口B。这显然不利于模型理解整张图片。Swin-Transformer的解决方案很巧妙在下一层把窗口往右下角移动半个窗口的距离。(想象一下这是Swin-Transformer论文里的经典示意图展示了窗口如何移动并重新组合)移动之后新的窗口会由上一层中不同的旧窗口的一部分组成。比如新窗口可能包含了旧窗口A的右下角、旧窗口B的左下角、旧窗口C的右上角和旧窗口D的左上角。这样通过两层这样的“常规窗口移动窗口”的堆叠原本不相邻的像素之间也能建立联系了。在代码中这是通过SwinTransformerBlock里的shift_size参数控制的。当shift_size大于0时就会执行torch.roll操作来实现特征图的循环移位。为了处理移位后窗口大小不齐的问题还需要进行padding和mask操作create_mask函数确保注意力只发生在同一个新窗口内的像素之间。理解了这两点你就抓住了Swin-Transformer的魂。它既拥有了Transformer强大的建模能力又通过这种“分而治之动态交流”的策略把计算量控制在了合理范围内这才让它有资格成为YOLOv5这种实时检测器的骨干。3. 实战一步步将Swin-Transformer集成到YOLOv5中理论懂了接下来就是硬核实操环节。我会带你一步步走通代码修改的整个过程这里面的坑我都踩过你跟着做就能避开。3.1 第一步创建新的骨干网络模块文件首先在你的YOLOv5项目目录下我用的v6.0版本找到models文件夹。我们需要在里面新建一个Python文件比如就叫swintransformer.py。这个文件将容纳我们需要的所有Swin-Transformer核心组件。你可以直接从微软官方的Swin-Transformer仓库GitHub上搜Swin-Transformer复制关键类的代码过来。但要注意原版代码是为图像分类任务设计的输入输出格式可能和YOLOv5的骨干网络不匹配。我们需要进行一些适配。下面我给出一个已经适配好的、可以直接在YOLOv5中使用的核心模块代码示例# models/swintransformer.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from typing import Optional def drop_path_f(x, drop_prob: float 0., training: bool False): 随机深度衰减Stochastic Depth的实现。 if drop_prob 0. or not training: return x keep_prob 1 - drop_prob shape (x.shape[0],) (1,) * (x.ndim - 1) random_tensor keep_prob torch.rand(shape, dtypex.dtype, devicex.device) random_tensor.floor_() output x.div(keep_prob) * random_tensor return output class DropPath(nn.Module): def __init__(self, drop_probNone): super(DropPath, self).__init__() self.drop_prob drop_prob def forward(self, x): return drop_path_f(x, self.drop_prob, self.training) def window_partition(x, window_size: int): B, H, W, C x.shape x x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows def window_reverse(windows, window_size: int, H: int, W: int): B int(windows.shape[0] / (H * W / window_size / window_size)) x windows.view(B, H // window_size, W // window_size, window_size, window_size, -1) x x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(B, H, W, -1) return x class WindowAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_biasTrue, attn_drop0., proj_drop0.): super().__init__() self.dim dim self.window_size window_size self.num_heads num_heads head_dim dim // num_heads self.scale head_dim ** -0.5 self.relative_position_bias_table nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) coords_h torch.arange(self.window_size[0]) coords_w torch.arange(self.window_size[1]) coords torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) coords_flatten torch.flatten(coords, 1) relative_coords coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] relative_coords relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() relative_coords[:, :, 0] self.window_size[0] - 1 relative_coords[:, :, 1] self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] * 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index relative_coords.sum(-1) self.register_buffer(relative_position_index, relative_position_index) self.qkv nn.Linear(dim, dim * 3, biasqkv_bias) self.attn_drop nn.Dropout(attn_drop) self.proj nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop nn.Dropout(proj_drop) nn.init.trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std.02) self.softmax nn.Softmax(dim-1) def forward(self, x, mask: Optional[torch.Tensor] None): B_, N, C x.shape qkv self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v qkv.unbind(0) q q * self.scale attn (q k.transpose(-2, -1)) relative_position_bias self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) relative_position_bias relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() attn attn relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW mask.shape[0] attn attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn self.softmax(attn) attn self.attn_drop(attn) x (attn v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x self.proj(x) x self.proj_drop(x) return x class SwinTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, window_size7, shift_size0, mlp_ratio4., qkv_biasTrue, drop0., attn_drop0., drop_path0., act_layernn.GELU, norm_layernn.LayerNorm): super().__init__() self.dim dim self.num_heads num_heads self.window_size window_size self.shift_size shift_size self.mlp_ratio mlp_ratio assert 0 self.shift_size self.window_size, shift_size must in 0-window_size self.norm1 norm_layer(dim) self.attn WindowAttention( dim, window_size(self.window_size, self.window_size), num_headsnum_heads, qkv_biasqkv_bias, attn_dropattn_drop, proj_dropdrop) self.drop_path DropPath(drop_path) if drop_path 0. else nn.Identity() self.norm2 norm_layer(dim) mlp_hidden_dim int(dim * mlp_ratio) self.mlp Mlp(in_featuresdim, hidden_featuresmlp_hidden_dim, act_layeract_layer, dropdrop) def forward(self, x, attn_mask): H, W self.H, self.W B, L, C x.shape assert L H * W, input feature has wrong size shortcut x x self.norm1(x) x x.view(B, H, W, C) pad_r (self.window_size - W % self.window_size) % self.window_size pad_b (self.window_size - H % self.window_size) % self.window_size x F.pad(x, (0, 0, 0, pad_r, 0, pad_b)) _, Hp, Wp, _ x.shape if self.shift_size 0: shifted_x torch.roll(x, shifts(-self.shift_size, -self.shift_size), dims(1, 2)) else: shifted_x x attn_mask None x_windows window_partition(shifted_x, self.window_size) x_windows x_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size, C) attn_windows self.attn(x_windows, maskattn_mask) attn_windows attn_windows.view(-1, self.window_size, self.window_size, C) shifted_x window_reverse(attn_windows, self.window_size, Hp, Wp) if self.shift_size 0: x torch.roll(shifted_x, shifts(self.shift_size, self.shift_size), dims(1, 2)) else: x shifted_x if pad_r 0 or pad_b 0: x x[:, :H, :W, :].contiguous() x x.view(B, H * W, C) x shortcut self.drop_path(x) x x self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x class SwinStage(nn.Module): def __init__(self, dim, c2, depth, num_heads, window_size, mlp_ratio4., qkv_biasTrue, drop0., attn_drop0., drop_path0., norm_layernn.LayerNorm, use_checkpointFalse): super().__init__() assert dimc2, rno. in/out channel should be same self.dim dim self.depth depth self.window_size window_size self.use_checkpoint use_checkpoint self.shift_size window_size // 2 self.blocks nn.ModuleList([ SwinTransformerBlock( dimdim, num_headsnum_heads, window_sizewindow_size, shift_size0 if (i % 2 0) else self.shift_size, mlp_ratiomlp_ratio, qkv_biasqkv_bias, dropdrop, attn_dropattn_drop, drop_pathdrop_path[i] if isinstance(drop_path, list) else drop_path, norm_layernorm_layer) for i in range(depth)]) def create_mask(self, x, H, W): Hp int(np.ceil(H / self.window_size)) * self.window_size Wp int(np.ceil(W / self.window_size)) * self.window_size img_mask torch.zeros((1, Hp, Wp, 1), devicex.device) h_slices (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] cnt cnt 1 mask_windows window_partition(img_mask, self.window_size) mask_windows mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask attn_mask.masked_fill(attn_mask ! 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask 0, float(0.0)) return attn_mask def forward(self, x): B, C, H, W x.shape x x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(B, H*W, C) attn_mask self.create_mask(x, H, W) for blk in self.blocks: blk.H, blk.W H, W x blk(x, attn_mask) x x.view(B, H, W, C) x x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() return x class PatchEmbed(nn.Module): def __init__(self, in_c3, embed_dim96, patch_size4, norm_layerNone): super().__init__() patch_size (patch_size, patch_size) self.patch_size patch_size self.in_chans in_c self.embed_dim embed_dim self.proj nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_sizepatch_size, stridepatch_size) self.norm norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity() def forward(self, x): _, _, H, W x.shape if (H % self.patch_size[0] ! 0) or (W % self.patch_size[1] ! 0): x F.pad(x, (0, self.patch_size[1] - W % self.patch_size[1], 0, self.patch_size[0] - H % self.patch_size[0], 0, 0)) x self.proj(x) B, C, H, W x.shape x x.flatten(2).transpose(1, 2) x self.norm(x) x x.view(B, H, W, C) x x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() return x class PatchMerging(nn.Module): def __init__(self, dim, c2, norm_layernn.LayerNorm): super().__init__() assert c2(2 * dim), rno. out channel should be 2 * no. in channel self.dim dim self.reduction nn.Linear(4 * dim, 2 * dim, biasFalse) self.norm norm_layer(4 * dim) def forward(self, x): B, C, H, W x.shape x x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() if (H % 2 1) or (W % 2 1): x F.pad(x, (0, 0, 0, W % 2, 0, H % 2)) x0 x[:, 0::2, 0::2, :] x1 x[:, 1::2, 0::2, :] x2 x[:, 0::2, 1::2, :] x3 x[:, 1::2, 1::2, :] x torch.cat([x0, x1, x2, x3], -1) x x.view(B, -1, 4 * C) x self.norm(x) x self.reduction(x) x x.view(B, int(H/2), int(W/2), C*2) x x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() return x注意看SwinStage和PatchMerging类的__init__方法我特意增加了一个c2参数。这是因为YOLOv5的模型配置文件yaml在解析时会向模块传递一个输出通道数参数我们这里用它来做一致性检查确保输入输出通道匹配。PatchEmbed则是将图像分割成块并嵌入Embedding的模块相当于CNN里的第一个卷积层。3.2 第二步在YOLOv5主模型中注册新模块创建好模块文件后我们需要让YOLOv5的主模型文件models/yolo.py知道这些新模块的存在。找到yolo.py文件在开头的导入部分大概在30-50行左右添加对我们新建模块的导入# 在 models/yolo.py 的导入部分添加 from models.swintransformer import SwinStage, PatchMerging, PatchEmbed这样当解析yaml配置文件时遇到SwinStage、PatchMerging、PatchEmbed这些字符串YOLOv5就知道该去swintransformer.py里找对应的类来实例化了。提示另一种更干净的做法是把所有Swin-Transformer相关的类都放到models/common.py文件里。因为yolo.py开头已经有一行from models.common import *它会自动导入common.py中的所有类。这样你就不用在yolo.py里单独导入了。两种方式都可以看个人习惯。我更喜欢新建一个独立文件结构更清晰。3.3 第三步编写新的模型配置文件这是最关键的一步我们需要定义一个全新的模型结构用Swin-Transformer-Tiny作为骨干网络替换掉原来的CSPDarknet。在models目录下复制一份yolov5l.yaml这里以Large版本为例重命名为yolov5l_swin.yaml然后大刀阔斧地修改backbone部分。# yolov5l_swin.yaml nc: 80 # COCO数据集类别数 depth_multiple: 1.0 width_multiple: 1.0 anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 # Swin-Transformer-Tiny backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, PatchEmbed, [96, 4]], # 0-P1/4 [b,3,640,640]-[b,96,160,160] [-1, 1, SwinStage, [96, 2, 3, 7]], # 1 [b,96,160,160]-[b,96,160,160] [-1, 1, PatchMerging, [192]], # 2-P2/8 [b,96,160,160]-[b,192,80,80] [-1, 1, SwinStage, [192, 2, 6, 7]], # 3 [b,192,80,80]-[b,192,80,80] [-1, 1, PatchMerging, [384]], # 4-P3/16 [b,192,80,80]-[b,384,40,40] [-1, 1, SwinStage, [384, 6, 12, 7]], # 5 [b,384,40,40]-[b,384,40,40] [-1, 1, PatchMerging, [768]], # 6-P4/32 [b,384,40,40]-[b,768,20,20] [-1, 1, SwinStage, [768, 2, 24, 7]], # 7 [b,768,20,20]-[b,768,20,20] ] # YOLOv5 v6.0 Head (保持不变) head: [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]], [[-1, 5], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 [-1, 3, C3, [512, False]], [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]], [[-1, 3], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3 [-1, 3, C3, [256, False]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat head P4 [-1, 3, C3, [512, False]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], [[-1, 7], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 3, C3, [1024, False]], [[11, 14, 17], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5) ]我来解释一下这个配置尤其是SwinStage那行的参数[96, 2, 3, 7]96: 对应模块定义中的dim和c2即输入输出通道数。第一个PatchEmbed把3通道RGB图变成了96维特征。2: 对应depth表示这个Stage里堆叠了2个SwinTransformerBlock。3: 对应num_heads表示注意力头的数量。7: 对应window_size即窗口大小这里是7x7。PatchMerging的参数[192]就是输出通道数c2它的作用是进行下采样将特征图高宽减半通道数翻倍所以输入是96输出是192类似于CNN中的池化或步长为2的卷积。为什么Head部分可以保持不变这就是这种改进范式的优雅之处。我们只替换了骨干网络Backbone而YOLOv5的头部Head设计是独立于骨干的。只要骨干网络最终能输出三个不同尺度的特征图对应P3/8, P4/16, P5/32并且它们的通道数能被Head中的卷积层适配整个检测流程就能无缝衔接。在我们的配置里backbone的第3、5、7层输出正好对应了这三个尺度的特征图分别通过from为-1, 5, 3的Concat操作送入头部进行特征融合和预测。3.4 第四步运行模型并排查常见错误配置文件写好了激动的心颤抖的手让我们运行一下看看模型能不能构建成功。在终端执行python models/yolo.py --cfg models/yolov5l_swin.yaml如果一切顺利你会看到模型结构的打印输出。但更可能的情况是你会遇到一些错误。别慌这都是我踩过的坑。错误1:TypeError: meshgrid() got an unexpected keyword argument indexing这个错误是因为PyTorch版本问题。在较新的PyTorch版本中torch.meshgrid增加了indexing参数。我们需要修改swintransformer.py中WindowAttention类的__init__方法里的一行代码# 修改前可能在新版本PyTorch报错 coords torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w], indexingij)) # 修改后兼容性更好 coords torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w]))错误2:RuntimeError: expected scalar type Half but found Float这个错误通常发生在混合精度训练AMP的验证阶段。Swin-Transformer中的某些操作比如我们自定义的窗口划分、相对位置编码可能对半精度FP16支持不完善。解决方法是在训练脚本train.py中暂时关闭验证阶段的半精度计算。找到train.py中验证循环的部分大概在350行附近将halfTrue改为halfFalse。或者更稳妥的方法是在训练命令中直接指定--amp False来关闭混合精度训练虽然可能会慢一点但稳定性更高。python train.py --data coco.yaml --cfg models/yolov5l_swin.yaml --weights --batch-size 16 --amp False解决了这些错误你的Swin-YOLOv5模型就应该能成功构建并开始训练了。第一次看到损失曲线下降的时候那种成就感你懂的。4. 效果如何在COCO数据集上的性能对比与调优心得模型跑起来了大家最关心的问题肯定是费这么大劲效果到底怎么样提升有多大这里我结合自己的实验和一些公开的讨论给你一个客观的分析。首先我们要明确一个核心点用Swin-Transformer替换CSPDarknet主要的收益点不在于速度而在于精度尤其是在复杂场景下的精度。Transformer骨干网络通过自注意力机制极大地增强了模型对图像全局上下文信息的理解能力。这对于处理以下场景特别有利小目标检测小目标本身像素信息少更需要结合周围上下文来判断。Swin的全局注意力能更好地捕捉这种关系。遮挡与密集目标当目标相互遮挡时CNN可能只看到局部碎片而Transformer能尝试“联想”被遮挡的部分。长距离依赖目标比如之前提到的“人”和远处的“车”Transformer能直接建立关联。为了量化这个提升我参考了社区里一些非官方的实验数据因为Ultralytics官方并未发布Swin骨干的YOLOv5并结合自己的测试整理了一个大致的性能对比表格。请注意这些数据因具体实现、训练设置和数据集的不同会有波动仅供参考趋势模型骨干网络mAP0.5mAP0.5:0.95参数量 (M)GFLOPs推理速度 (FPS on V100)优势场景YOLOv5lCSPDarknet5368.948.246.5109.1~120通用场景速度极快YOLOv5l (Swin-T)Swin-Transformer Tiny70.549.8~48.1~115.3~95小目标、密集目标、复杂背景YOLOv5xCSPDarknet5370.850.786.7205.7~65精度高但模型大YOLOv5x (Swin-S)Swin-Transformer Small72.151.9~88.5~210.0~55极致精度对复杂场景建模能力强从表格可以看出在相似的模型规模下比如L尺寸Swin骨干带来了约1.5个百分点的mAP提升这个提升在目标检测领域已经非常显著了。代价是推理速度下降了约20%。这其实就是典型的“精度-速度”权衡。Swin-YOLO用一部分速度换来了更强的场景适应能力和更高的精度上限。在实际调优中我还有几点心得分享学习率策略Transformer通常比CNN需要更长的“热身”Warmup。建议将warmup_epochs从默认的3增加到5甚至10让模型更平稳地进入训练。数据增强由于Transformer对全局结构更敏感过于激进的空间形变增强如大幅度的旋转、裁剪有时会适得其反。可以适当减弱这些增强或者尝试更多颜色、模糊类的增强。窗口大小配置文件中的window_size默认7是一个可以调节的超参数。对于更大尺寸的输入图像比如1280x1280可以尝试增大窗口大小如14让模型在早期就能看到更大的上下文范围但计算量也会增加。特征融合我们目前使用的是YOLOv5原生的FPNPAN结构。你可以尝试在Head部分引入一些为Transformer设计的轻量级特征融合模块比如BiFPN或Adaptive Feature Fusion有时能带来额外的精度增益。最后别忘了这种“Transformer骨干 CNN检测头”的范式不仅仅适用于Swin-Transformer。你完全可以举一反三尝试把PVT、ConvNeXt、甚至是DeiT等视觉Transformer骨干网络集成进来。核心思想就是利用Transformer强大的特征提取能力配合YOLO高效、成熟的检测头打造属于你自己的高性能检测器。我试过把ConvNeXt换进去在保持速度的同时精度也有不错的提升这其中的乐趣和挑战只有亲手做过才能体会。