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：改进窗口注意力：使用对数间距相对位置编码后归一化：将归一化层移到注意力之前渐进式层次化：支持更大分辨率三、Swin Transformer V2的实现代码importtorchimporttorch.nn