文章目录
- 目标检测架构革新：TransXNet 赋能 YOLOv8 实现 CNN 与 ViT 完美融合教程
- 一、TransXNet 原理：双动态 Token 混合的创新范式
- 二、TransXNet 集成到 YOLOv8：分步实现指南
- 步骤 1：实现 TransXNet 核心模块
- 步骤 2：注册模块并修改模型配置
- 步骤 3：验证与调优
- 三、工业级场景适配：让 CNN-ViT 融合落地更高效
- 结语
- 代码链接与详细流程
目标检测架构革新：TransXNet 赋能 YOLOv8 实现 CNN 与 ViT 完美融合教程
在目标检测领域，CNN 与 ViT 的融合是突破性能边界的关键方向。传统 CNN 擅长局部特征却缺乏全局关联，纯 ViT 则计算开销大且局部细节捕捉不足，而 TransXNet 凭借双动态 Token 混合器（D-Mixer）与重叠空间降维注意力（OSRA），在 ImageNet 分类任务中实现Top-1 准确率提升 3.2%，在目标检测任务中结合 YOLOv8 后，AP 指标提升4.5%，小目标检测 AP50 提升6.1%。本教程将带你从原理到实践，完成 TransXNet 在 YOLOv8 中的集成，让你的检测模型在全局语义与局部细节的平衡中实现质的飞跃。
一、TransXNet 原理：双动态 Token 混合的创新范式
TransXNet 核心在于**全局-局部双动态 Token 混合器（D-Mixer）与重叠空间降维注意力（OSRA）**的协同设计，打破了 CNN 与 ViT 在架构上的固有局限。从实验数据看，在主流分类模型对比中，TransXNet 性能超越 Swin Transformer、ConvNeXt 等模型（如图 2 性能曲线所示）；在目标检测下游任务中，其对多尺度目标的特征表达能力显著增强，尤其在遮挡、小目标场景下，检测
