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：

1. 窗口自注意力：在局部窗口内计算注意力
2. 窗口移位：增强窗口间信息交互
3. 前馈网络：非线性变换

三、Swin Transformer的实现代码

importtorchimporttorch.nnasnn