摘要

在深度学习与计算机视觉领域，Swin Transformer作为一种强大的视觉Transformer架构，以其卓越的特征提取能力和自注意力机制，正逐步引领着图像识别与检测技术的革新。近期，我们成功地将Swin Transformer引入并深度整合至RT-DERT（一种高效的实时目标检测与识别框架）中，通过替换其原有的主干网络，实现了显著的性能提升与效果增强，这一创新性的改进不仅拓宽了RT-DERT的应用边界，更为目标检测领域的研究与实践注入了新的活力。

改进说明

核心替换，性能飞跃：我们精心设计了将Swin Transformer无缝融入RT-DERT框架的策略，彻底替换了原有的主干网络部分。Swin Transformer以其独特的层次化结构、窗口自注意力机制以及位移窗口划分，有效提升了模型对图像特征的捕捉能力，特别是在处理复杂场景和多尺度目标时展现出非凡的优势。这一替换直接导致了RT-DERT在多个基准数据集上的检测精度与识别准确率实现了质的飞跃，充分验证了Swin Transformer作为主干网络的强大潜力。

实时性保持，效率优化</