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摘要

在目标检测任务中，传统的YOLOv5模型虽然具有优秀的实时性能，但其基于CNN的架构在处理长距离依赖关系时存在天然局限。本文提出了一种创新的改进方案——YOLOv5-SwinTransformer，通过将Swin Transformer模块融入YOLOv5的骨干网络，显著增强了模型对全局上下文信息的建模能力。本文详细介绍了改进原理、完整代码实现、训练策略以及在多个公开数据集上的实验结果。实验表明，改进后的模型在COCO、VisDrone和DOTA数据集上分别提升了4.2%、5.8%和6.1%的mAP，同时保持了较高的推理速度。本文提供的代码和训练方案可以直接应用于实际项目中。

1. 引言

1.1 研究背景

目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医学影像分析等场景。YOLO系列算法以其端到端的单阶段检测架构和优异的实时性能，成为工业界最受欢迎的检测框架之一。YOLOv5作为YOLO家族的经典版本，在速度和精度之间取得了良好的平衡。

然而，传统的YOLOv5完全基于卷积神经网络（CNN）构建。CNN的局部感受野特性使其在处理长距离依赖关系时存在天然缺陷。具体来说，卷积操作只能捕捉局部邻域内的特征交互，对于图像中相距较远的像素点之间的关系，需要堆叠多层卷积才能建立联系，这不仅增加了模型深度，还可能导致梯度消失或信息丢失问题。

1.2 Swin Transformer的优势

Transformer架构最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，其自注意力机制能够直接建模序列中任意两个位置之间的关系。Vision Transformer（ViT）将Transformer引入计算机视觉领域，但ViT将图像分割为固定大小的p