YOLOv5 Series Improvement: Integrating YOLOv with Swin Transformer V2 Architectu

YOLOv5 Series Improvement: Integrating YOLOv with Swin Transformer V2 Architecture

计算机视觉领域一直在不断追求更高性能和更准确的目标检测算法。YOLOv5系列作为一种高效且性能优秀的目标检测器，已经受到广泛关注和应用。为了进一步提升其性能，我们将探讨一种改进方案：将YOLOv5与Swin Transformer V2结构相结合。

简介

YOLOv5是一种基于单阶段检测的目标检测算法，其以简洁高效的设计而著称。然而，随着计算机视觉任务的复杂性增加，单纯的特征提取和检测模块可能无法充分捕捉到图像中的语义信息。为此，我们引入了Swin Transformer V2结构，该结构在自然语言处理领域取得了显著的成功，并在计算机视觉任务中展现了巨大潜力。

Swin Transformer V2是对传统Transformer结构的改进和优化，其核心思想是将图像分割为多个小块，并通过跨窗口的注意力机制实现信息的交互和传递。这种分块的方式使得Swin Transformer V2在处理大尺度图像时具有更好的可扩展性和计算效率。

改进方案

我们的改进方案是将YOLOv5的特征提取模块替换为Swin Transformer V2结构，以提高其对图像语义信息的理解能力。下面是改进后的YOLOv5的整体结构：