提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

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YOLOv8改进 | 主干篇 | Swin Transformer替换Backbone（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 Transformer替换其主干网络，以增强模型的全局感知能力和多尺度特征提取能力。

本文将详细介绍如何在YOLOv8中用Swin Transformer替换原有的Backbone，提供代码示例，并深入探讨其中的原理和效果。