YOLOv10模型改进-卷积层改进-第19篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| Swin Transformer卷积改进方案
一、本文介绍
本文记录的是利用Swin Transformer的卷积改进方案改进YOLOv10的特征提取部分。Swin Transformer通过层次化设计和窗口自注意力，实现了高效的全局特征建模。
二、Swin Transformer模块介绍
2.1 设计出发点
ViViT的全局注意力计算复杂度高，Swin Transformer通过窗口注意力和层次化设计降低计算成本。
2.2 模块结构
Swin Transformer块：
- 窗口自注意力：在局部窗口内计算注意力
- 窗口移位：增强窗口间信息交互
- 前馈网络：非线性变换
三、Swin Transformer的实现代码
importtorchimporttorch.nnasnn
