简介:YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进,包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在...
Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在YOLOv8中引入Swin Transformer,并提供了相关代码实现。 YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLO有效改...
其次,而Swin Transformer采用了局部窗口的注意力机制,即每个位置只与其周围的局部窗口进行关联。这种方式大大减少了注意力机制的计算量。 1.3. Swin Transformer与VIT的区别 Swin Transformer对图像进行不同倍数的下采样(如4倍、8倍、16倍),可以得到不同尺度的特征表示,模型可以学会在多尺度下理解和检测目标,适应不同...