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改良YOLOv8網(wǎng)絡架構 | 采用SwinTransformer網(wǎng)絡 | 借助位移窗口實現(xiàn)視覺變換 | 計算機視覺

2年前作者：編碼實踐分類：Toy博客閱讀(32)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了改良YOLOv8網(wǎng)絡架構 | 采用SwinTransformer網(wǎng)絡 | 借助位移窗口實現(xiàn)視覺變換 | 計算機視覺。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

改良YOLOv8網(wǎng)絡架構 | 采用SwinTransformer網(wǎng)絡 | 借助位移窗口實現(xiàn)視覺變換 | 計算機視覺

隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展，研究人員們也在不斷嘗試對各種神經(jīng)網(wǎng)絡進行改良，以提高它們的性能和準確度。其中比較流行的一個目標檢測算法就是YOLOv8，但是它依然存在一些不足之處。本文將介紹如何通過更換主干網(wǎng)絡、引入SwinTransformer以及使用位移窗口實現(xiàn)視覺變換的方式，來進一步提高YOLOv8的性能。

首先，我們需要將YOLOv8中的Darknet53主干網(wǎng)絡替換為SwinTransformer網(wǎng)絡。SwinTransformer是一種基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡，它能夠提高特征提取的準確性和速度。我們可以使用PyTorch Hub來直接下載預訓練的SwinTransformer模型，然后將其作為YOLOv8的主干網(wǎng)絡即可。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-721682.html

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class YOLOv8(nn.Module

到了這里，關于改良YOLOv8網(wǎng)絡架構 | 采用SwinTransformer網(wǎng)絡 | 借助位移窗口實現(xiàn)視覺變換 | 計算機視覺的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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