基于YOLOv7的改进模型：集成Swin Transformer和ASFF模块
基于YOLOv7的改进模型：集成Swin Transformer和ASFF模块
1. 引言
目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，近年来随着深度学习的发展，各种优秀的目标检测算法层出不穷。YOLO(You Only Look Once)系列作为单阶段目标检测算法的代表，以其高效的检测速度和良好的精度平衡而广受欢迎。YOLOv7是YOLO系列的最新版本之一，在速度和精度上都达到了较好的平衡。然而，随着计算机视觉任务的日益复杂化，传统的卷积神经网络在长距离依赖建模和特征融合方面仍存在局限。
本文将详细介绍如何对YOLOv7模型进行改进，通过集成Swin Transformer模块和自适应空间特征融合(ASFF)模块来提升模型的性能。Swin Transformer能够有效捕捉长距离依赖关系，而ASFF模块可以自适应地融合不同尺度的特征图。这种结合可以充分发挥两种模块的优势，提升模型在各种复杂场景下的检测性能。
2. YOLOv7模型概述
2.1 YOLOv7基础架构
YOLOv7的整体架构可以分为以下几个主要部分：
- 骨干网络(Backbone): 负责从输入图像中提取多层次的特征
- 特征金字塔网络(Neck)