YOLOv10模型改进-卷积层改进-第30篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| Swin Transformer V2改进方案

一、本文介绍

本文记录的是利用Swin Transformer V2改进YOLOv10的特征提取部分。Swin Transformer V2通过改进的窗口注意力和相对位置编码，实现更高效的特征提取。

二、Swin Transformer V2模块介绍

2.1 设计出发点

Swin Transformer V2改进了相对位置编码和窗口注意力机制，支持更大分辨率的输入。

2.2 模块结构

Swin Transformer V2块：

1. 改进窗口注意力：使用对数间距相对位置编码
2. 后归一化：将归一化层移到注意力之前
3. 渐进式层次化：支持更大分辨率

三、Swin Transformer V2的实现代码

importtorchimporttorch.nn