尝试用了swin +transformer ，增加小目标检测层，注意力机制几个版本，但是都没有不改进的精度高，这是什么原因🥺已经在这卡好久了，精度提不上去。
数据集问题：如果使用的数据集中包含的小目标较少或者标注不够准确，那么就会对模型的训练产生很大的影响，从而导致精度提升不明显。
模型设计问题：虽然您已经尝试了使用注意力机制、增加小目标检测层等方法，但是可能这些方法并没有解决精度提升的瓶颈。您可以考虑进一步优化模型架构或者使用其他的特征提取方法，比如基于anchor的方法。
训练参数问题：训练时的一些超参数如学习率、批大小等可能对模型精度产生影响。您可以尝试调整这些参数进行训练，从而找到最优的超参数组合。
训练次数问题：有时候模型需要更长时间的训练才能收敛到最优状态，您可以尝试增加训练次数，或者使用一些预训练模型进行fine-tuning，以提高模型的精度。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:首先增加以下yolov5_swin_transfomrer.yaml文件
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone by yoloair
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 6, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, SwinV2_CSPB, [256, 256]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, SwinV2_CSPB, [512, 512]], # 9 <--- ST2CSPB() Transformer module
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9
]
# YOLOv5 v6.0 head
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]