# 基于YOLOv5与Swin Transformer移位窗口注意力的全场景车辆精准检测系统
本方案构建了一套高精度全场景车辆智能检测系统，核心采用YOLOv5目标检测架构并将主干网络CSPDarknet替换为Swin-Transformer系列。Swin-Transformer通过移位窗口多头自注意力机制，在非重叠局部窗口内计算注意力并实现窗口间信息交互，兼顾全局建模能力与线性计算复杂度。其层级化特征金字塔结构天然适配目标检测任务，窗口大小7×7与移位策略有效捕获交通场景中车辆的全局轮廓与局部细节特征。Swin-Transformer中的Tiny、Small、Base、Large型号表示网络规模，Tiny最轻量适合边缘计算设备快速推理，Large精度最高适合云端复杂场景分析。网络采用ImageNet预训练权重初始化，结合分层冻结策略——冻结Swin-Transformer前三个阶段低层特征层，仅微调第四阶段与检测头，在保持底层特征泛化能力的同时高效适配拥堵路口、高速公路、夜间及恶劣天气等多变交通场景下的车辆检测任务。
数据预处理集成光照校正与增强策略，图像统一缩放置640×640。采用自适应直方图均衡化改善阴影与逆光条件下的车辆可见性，结合随机旋转、水平翻转与Mosaic增强提升小目标与小尺寸车辆检测能力。训练采用CIoU边框损失与焦点分类损失平衡正负样本，配合Swin-Transformer的相对位置偏置与层自适应学习率缩放，采用AdamW优化器与余弦退火学习率调度确保收敛稳定。系统通过混淆矩阵实时监控精准率、召回率、F1分数与mAP@0.5:0.95等指标，针对轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车等多类别独立统计并保存最优权重。训练日志以JSON格式记录，支持损失曲线、精度曲线及学习率衰减曲线可视化。
系统提供完整评估管线，涵盖PR曲线、F1-置信度曲线及混淆矩阵
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