本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html

从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

文章目录

YOLOv8高效涨点 |Swin Transformer的主干网络替换与优化（附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍）

Swin Transformer简介

替换Backbone的必要性

实现步骤

1. 环境准备

2. 加载Swin Transformer

3. 替换YOLOv8的Backbone

4. 修改YOLOv8配置文件

5. 训练和验证

原理分析

实验结果

深度分析：YOLOv8与Swin Transformer的融合

1. Transformer在目标检测中的应用趋势

2. YOLOv8的结构优势与改进潜力

3. Swin Transformer与YOLOv8的结构对比

4. 代码实现中的关键点分析

5. 实验结果的解读

6. 展望与未来工作

总结

YOLOv8高效涨点 |Swin Transformer的主干网络替换与优化（附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍）

YOLOv8作为目标检测领域的最新版本，在速度和精度之间取得了良好的平衡。然而，随着计算机视觉任务的复杂性不断增加，YOLOv8的标准主干网络（Backbone）在处理高分辨率图像或多尺度目标时，可能存在一定的局限性。为了进一步提升YOLOv8的性能，我们可以引入Swin Tr