YOLOV5/YOLOV8改进：采用下一代视觉Transformer主干网络以应用于实际工业场景的计算机视觉_yolo工业应用

计算机视觉在现实工业场景中扮演着越来越重要的角色。为了实现更准确和高效的目标检测，研究人员不断改进目标检测算法。在本文中，我们将探讨如何通过将下一代视觉Transformer主干网络引入YOLOV5/YOLOV8目标检测算法，进一步提升其性能。

YOLOV5和YOLOV8都是流行的目标检测算法，它们使用了一种称为"You Only Look Once"（YOLO）的方法，该方法将目标检测任务转化为一个回归问题。这些算法以其快速的检测速度和较高的准确性而受到广泛关注。然而，为了进一步提高检测性能，我们将引入下一代视觉Transformer主干网络。

视觉Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初用于自然语言处理领域。它通过对输入序列进行自注意力计算，捕捉序列中不同元素之间的关系。最近，视觉Transformer被成功地引入计算机视觉领域，并在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了显著的性能提升。

下面是采用下一代视觉Transformer主干网络的YOLOV5/YOLOV8改进版本的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as
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