SwinTransformer-Tiny SwinTransformer-Tiny是Swin Transformer模型的一个轻量级版本。Swin Transformer是微软亚洲研究院在2021年提出的一种新型的视觉Transformer，它通过引入移位窗口（Shifted Windows）的概念，实现了层次化的特征表示和线性的计算复杂度，使其在各种视觉任务中都取得了出色的性能。 SwinT

文章目录 前言模块添加方法双特征提取例子`GhostNet+ShuffleNet` 双主干结构图代码 `Swin+ShuffleNet` 双主干结构图代码 参数量与计算量1. 什么是YOLO-Magic框架？2. 如何加入这个框架？3. 加入后如何使用框架？4. GitHub组织是什么？

目录 摘要 SwinTransformer原理 代码实现 YOLOv8详细添加步骤  ymal文件内容 one_swinTrans three_swinTrans 启动命令 完整代码分享 摘要 Swin Transformer通过引入创新的分层注意力机制展现了其架构的独特性，该机制通过将注意力区域划分为块并在这些块内执行操作，从而有效降低了计算复杂性。其主要结构呈现分

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patch embedding         (b,3,224,224)->(b,N,96) N:patch数量         为每个stage中的每个Swin Transformer block设置drop_rate，根据设置[2,2,6,2]，每个Swin Transformer block的drop_path为0~0.1等间距采样的12个小数，参数0.1也可以更改。还有个drop参数

文章目录 前言一、Swin Transformer1.Swin Transformer概览2.Patch Partition3.Patch Merging4.W-MSA5.SW-MSA(滑动窗口多头注意力机制)6.Relative Position bias(相对位置偏移)7.网络结构🥇Swin Transformer Block🥈Architecture 二、网络实现1.构建Effi