YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是CSWin Transformer其基于Transformer架构,创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制,用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带,形成交叉形窗口以提高计算效率。它还提出了局部增强位置编码(LePE),更好地处理局部位置信息,我将其替换YOLOv8的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上,同时该主干网络也提供多种版本,大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理,然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

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涨点效果:

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转载自blog.csdn.net/java1314777/article/details/135443930
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