YOLOv5与Swin Transformer相结合的分层视觉转换器——计算机视觉进阶
近年来,计算机视觉技术发展迅速,针对目标检测领域的研究也日益深入。2021年,ICCV会议上有一篇题为《Improving YOLOv5 Series by Combining Swin Transformer Structure》的论文获得了最佳论文奖项。这篇论文提出了一种新颖的算法YOLOv5+Swin Transformer,其在目标检测任务上表现出色,成为当代计算机视觉领域的热门话题。
下面,我们将详细介绍该算法的原理和关键实现步骤。
一、算法原理
该算法主要采用Swin Transformer的思路,将输入图像按照一定尺寸的windows进行分割,并通过Transformer网络进行特征提取和聚合,最终得到输出结果。
具体而言,算法首先将输入图像进行多次分割,每个子块大小为P x P,然后采用一种名为Shifted Window的策略,在不跨越windows的前提下,保证每两个相邻的windows之间有50%重叠部分。接下来,使用Swin Transformer进行特征编码,并通过多层卷积和反卷积进行解码,最终输出目标检测结果。
二、实现步骤
- 数据集处理
我们以COCO数据集为例,首先需要将其划分为训练集和测试集,并为每个数据样本提供标签数据。