摘要
在深度学习领域，目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，其性能的提升始终吸引着研究者们的目光。近期，我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中，通过替换其原有的主干网络，实现了检测性能的显著提升，为YoloV8系列模型注入了新的活力。
改进亮点概述：
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强大的特征提取能力：Swin Transformer以其自注意力机制和层次化的设计，能够更加有效地捕获图像中的上下文信息和细粒度特征。这一特性在替换YoloV8的主干网络后，使得模型在复杂场景下的特征表示能力得到质的飞跃，进而提高了检测的准确率和鲁棒性。
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高效的特征传递机制：Swin Transformer通过窗口分割与移位策略，实现了特征图在不同尺度间的有效传递与融合，避免了传统卷积神经网络中的信息丢失问题。这一改进使得YoloV8在检测不同大小物体时更加游刃有余，特别是对于小目标和遮挡目标的检测效果有了显著提升。
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灵活的模型扩展性