赋能 YOLOv8：引领目标检测革命的 SwinTransformer 主干网络_yolov8 swintransformer

引言

随着计算机视觉领域的不断发展，目标检测一直是其中的重要研究方向之一。YOLO（You Only Look Once）系列一直以其出色的性能和实时性而备受关注，而 YOLOv8 则将先进的 SwinTransformer 主干网络引入其中，为目标检测带来了新的突破。本文将深入研究 YOLOv8 和 SwinTransformer 的结合，为你呈现一篇详尽的博文，包含示例和代码，帮助你深入了解如何实现这一强大的目标检测模型。

YOLOv8 简介

YOLOv8 是 YOLO 系列目标检测模型的最新版本，它汇聚了一系列创新和优化，以提高检测性能。其中一个最引人注目的改进是将主干网络替换为 SwinTransformer，这一变化为目标检测的实时性和准确性带来了巨大的提升。

SwinTransformer 简介

SwinTransformer 是近期引入计算机视觉领域的一种先进的深度学习架构，以其卓越的性能和可扩展性而闻名。它利用窗口注意力机制、跨层连接和分层特征金字塔等关键技术，将目标检测推向了一个新的高度。

YOLOv8 与 SwinTransformer 的融合

让我们深入探讨如何将 YOLOv8 与 SwinTransformer 融合，以创造一个高效且强大的目标检测模型。