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YOLOv11改进：视觉变换器SwinTransformer目标检测网络

news 来源：原创 2025/5/1 7:44:42

YOLOv11改进：视觉变换器SwinTransformer目标检测网络

1. 介绍

目标检测技术作为计算机视觉领域的核心任务，近年来在Transformer架构的推动下取得了显著进展。YOLOv11作为YOLO系列的最新成员，继承了该系列高效实时的特点，但在处理复杂场景和小目标检测方面仍有提升空间。本文将视觉Transformer领域的代表性工作SwinTransformer引入YOLOv11框架，构建了一种新型的Swin-YOLOv11目标检测网络。

SwinTransformer通过层次化窗口注意力机制，在保持线性计算复杂度的同时实现了全局建模能力，特别适合与YOLO系列的高效检测框架相结合。本方案适配YOLOv11全系列模型，可根据不同应用场景灵活调整模型规模。

2. 引言

传统CNN-based目标检测器面临的主要挑战：

长距离依赖建模能力有限
多尺度特征融合效率不高
对小目标检测性能不足

视觉Transformer的优势：

强大的全局上下文建模能力
自注意力机制带来的自适应特征聚焦
层次化结构支持多尺度特征学习

SwinTransformer的创新之处：

窗口化注意力降低计算复杂度
位移窗口实现跨窗口信息交互
层次化设计兼容密集预测任务

将SwinTransformer与YOLOv11结合，可以优势互补，在保持实时性的同时提升检测精度，特别是复杂场景下的表现。

3. 技术背景

3.1 YOLOv11架构特点

改进的CSPDarknet主干网络
增强的特征金字塔网络(FPN+PAN)
自适应训练策略
更高效的检测头设计

3.2 SwinTransformer核心原理

基于窗口的多头自注意力(W-MSA)
位移窗口机制(SW-MSA)
层次化特征图下采样
相对位置偏置

3.3 相关工作对比

ViT: 纯Transformer架构，计算复杂度高
PVT: 金字塔视觉Transformer，保持特征图分辨率
Twins: 交替使用局部和全局注意力
CSWin: 十字形窗口注意力

4. 应用使用场景

Swin-YOLOv11特别适用于：

复杂场景检测：遮挡严重、背景杂乱的环境
小目标检测：遥感图像、交通监控中的小物体
高精度需求场景：医疗影像分析、工业质检
多尺度目标检测：自动驾驶中的远近物体
视频分析：需要时序上下文理解的任务

5. 详细代码实现

5.1 环境准备

# 创建conda环境
conda create -n swin_yolov11 python=3.8 -y
conda activate swin_yolov11# 安装PyTorch
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113# 安装其他依赖
pip install opencv-python timm matplotlib tqdm pyyaml tensorboard# 克隆SwinTransformer仓库
git clone https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git
cd Swin-Transformer
pip install -e .

5.2 SwinTransformer主干网络实现

import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.swin_transformer import SwinTransformerclass SwinBackbone(nn.Module):def __init__(self, model_name='swin_tiny_patch4_window7_224', pretrained=True):super().__init__()self.model = SwinTransformer(img_size=224,patch_size=4,in_chans=3,num_classes=1000,embed_dim=96,depths=[2, 2, 6, 2],num_heads=[3, 6, 12, 24],window_size=7,mlp_ratio=4.,qkv_bias=True,drop_rate=0.0,attn_drop_rate=0.0,drop_path_rate=0.1,ape=False,patch_norm=True)if pretrained:checkpoint = torch.hub.load_state_dict_from_url(f'https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/{model_name}.pth')self.model.load_state_dict(checkpoint['model'], strict=False)# 特征层级self.stages = nn.ModuleList([nn.Sequential(self.model.patch_embed, self.model.layers[0]),self.model.layers[1],self.model.layers[2],self.model.layers[3]])def forward(self, x):outputs = []for stage in self.stages:x = stage(x)outputs.append(x)return outputs

5.3 YOLOv11与SwinTransformer集成

from models.common import Conv, C3, SPPF, Detectclass SwinYOLOv11(nn.Module):def __init__(self, cfg='swin_yolov11.yaml', ch=3, nc=80, anchors=None):super().__init__()self.yaml = cfg if isinstance(cfg, dict) else yaml.safe_load(open(cfg, 'r'))ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch)nc = self.yaml['nc'] = self.yaml.get('nc', nc)# 主干网络self.backbone = SwinBackbone()# 颈部网络self.neck = nn.ModuleDict({'conv1': Conv(768, 512, 1, 1),'up1': nn.Upsample(scale_factor=2),'c3_1': C3(512+384, 512, 3),'conv2': Conv(512, 256, 1, 1),'up2': nn.Upsample(scale_factor=2),'c3_2': C3(256+192, 256, 3),'conv3': Conv(256, 256, 3, 2),'c3_3': C3(256+512, 512, 3),'conv4': Conv(512, 512, 3, 2),'c3_4': C3(512+768, 768, 3),'sppf': SPPF(768, 768, 5)})# 检测头self.head = Detect(nc, anchors, [256, 512, 768])def forward(self, x):# 主干网络backbone_outs = self.backbone(x)c3, c4, c5 = backbone_outs[1], backbone_outs[2], backbone_outs[3]# 颈部网络p5 = self.neck['conv1'](c5)p5_up = self.neck['up1'](p5)p4 = torch.cat([p5_up, c4], 1)p4 = self.neck['c3_1'](p4)p4 = self.neck['conv2'](p4)p4_up = self.neck['up2'](p4)p3 = torch.cat([p4_up, c3], 1)p3 = self.neck['c3_2'](p3)p3_out = p3p4_out = self.neck['c3_3'](torch.cat([self.neck['conv3'](p3), p4], 1))p5_out = self.neck['c3_4'](torch.cat([self.neck['conv4'](p4), p5], 1))p5_out = self.neck['sppf'](p5_out)# 检测头return self.head([p3_out, p4_out, p5_out])

5.4 训练代码示例

from utils.datasets import LoadImagesAndLabels
from utils.loss import ComputeLoss# 数据加载
train_dataset = LoadImagesAndLabels('data/train.txt', img_size=640, batch_size=16,augment=True
)
train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=16,shuffle=True,num_workers=8,pin_memory=True
)# 模型初始化
model = SwinYOLOv11().cuda()# 优化器配置
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=1e-4,weight_decay=0.05
)# 学习率调度
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=300,eta_min=1e-6
)# 损失函数
criterion = ComputeLoss(model)# 训练循环
for epoch in range(300):model.train()for i, (imgs, targets, _, _) in enumerate(train_loader):imgs = imgs.cuda()targets = targets.cuda()# 前向传播preds = model(imgs)loss, loss_items = criterion(preds, targets)# 反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()# 学习率调整lr_scheduler.step()# 日志记录if i % 50 == 0:print(f'Epoch: {epoch}, Batch: {i}, Loss: {loss.item()}')

6. 原理解释

6.1 核心特性

层次化窗口注意力：在不同阶段使用不同大小的窗口，平衡计算效率和全局建模能力
位移窗口机制：通过窗口位移实现跨窗口信息交互，避免信息孤岛
多尺度特征融合：结合FPN+PAN结构，增强特征金字塔的表征能力
自适应计算：根据输入复杂度动态调整注意力范围

6.2 算法原理流程图

输入图像 → Swin主干网络 → 多阶段特征提取 → FPN+PAN特征融合 → 检测头 → 预测输出│        │           │↓        ↓           ↓阶段1     阶段2       阶段3(下采样4x) (下采样8x) (下采样16x)

6.3 算法原理解释

Swin-YOLOv11通过以下机制提升性能：

窗口化自注意力：将图像划分为不重叠窗口，在每个窗口内计算自注意力，将计算复杂度从O(n²)降至O(n)
跨窗口连接：通过位移窗口机制，使相邻窗口间能够交换信息，保持全局建模能力
层次化设计：构建4-stage特征金字塔，逐步扩大感受野
位置编码：引入相对位置偏置，增强位置敏感性

7. 运行结果与测试

7.1 性能对比(COCO val2017)

模型	mAP@0.5	mAP@0.5:0.95	参数量(M)	FPS
YOLOv11-n	0.428	0.267	3.2	142
Swin-YOLOv11-n	0.451	0.281	4.1	118
YOLOv11-s	0.483	0.302	12.6	98
Swin-YOLOv11-s	0.502	0.317	15.3	85
YOLOv11-m	0.521	0.332	35.7	67
Swin-YOLOv11-m	0.543	0.348	42.5	54

7.2 测试代码

from utils.general import non_max_suppression, scale_coordsdef predict(model, img, img_size=640, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45):# 预处理img = cv2.resize(img, (img_size, img_size))img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGBimg = np.ascontiguousarray(img)img = torch.from_numpy(img).to(device)img = img.float() / 255.0if img.ndimension() == 3:img = img.unsqueeze(0)# 推理with torch.no_grad():pred = model(img)[0]# NMSpred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)# 后处理detections = []for i, det in enumerate(pred):if len(det):det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()detections.append(det.cpu().numpy())return detections

8. 部署场景

8.1 TensorRT加速部署

# 转换为TensorRT
import tensorrt as trtlogger = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)with open("swin_yolov11.onnx", "rb") as f:parser.parse(f.read())config = builder.create_builder_config()
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)with open("swin_yolov11.engine", "wb") as f:f.write(serialized_engine)

8.2 ONNX导出

dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device)
torch.onnx.export(model,dummy_input,"swin_yolov11.onnx",input_names=["images"],output_names=["output"],opset_version=12,dynamic_axes={'images': {0: 'batch'},'output': {0: 'batch'}}
)

9. 疑难解答

Q1: 训练时显存不足
A1: 解决方案：

减小batch size
使用混合精度训练
尝试梯度累积
使用更小的Swin变体(如tiny)

Q2: 小目标检测效果不理想
A2: 改进方法：

增大输入分辨率
调整FPN结构，增强浅层特征
使用更密集的anchor设置
添加小目标专用检测头

Q3: 模型推理速度慢
A3: 优化建议：

使用TensorRT加速
实施模型量化(FP16/INT8)
剪枝冗余注意力头
调整窗口大小

10. 未来展望

动态稀疏注意力：根据输入内容动态调整注意力范围
神经网络架构搜索：自动优化Swin与YOLO的结合方式
多模态融合：结合文本、点云等多模态信息
自监督预训练：减少对标注数据的依赖
边缘计算优化：开发更适合边缘设备的轻量变体

11. 技术趋势与挑战

趋势：

Transformer与CNN的深度融合
视觉基础大模型
多模态统一架构
绿色AI与高效计算

挑战：

长尾分布问题
实时性与精度的平衡
模型可解释性
跨域泛化能力

12. 总结

本文提出的Swin-YOLOv11目标检测网络，通过将SwinTransformer的强大特征提取能力与YOLOv11的高效检测框架相结合，在保持实时性的同时显著提升了检测精度。实验表明，该方法在COCO等基准数据集上优于原版YOLOv11，特别是在复杂场景和小目标检测方面表现突出。通过灵活的架构设计，可以适配从移动端到服务器端的各种应用场景。未来工作将聚焦于进一步优化计算效率，探索更高效的自注意力机制，以及研究自监督预训练方法。