导读
在目标检测领域，YOLO系列以其高效的推理速度广受欢迎，而Transformer结构则在精度上展现出强大潜力。如何兼顾二者优势，打造一个“又快又准”的模型，是近年来研究热点之一。本文介绍的一项新研究——YotoR（You Only Transform One Representation） ，首次将Swin Transformer与YoloR架构深度融合，提出了一套新的混合检测模型家族，在多个评测任务中都实现了对原模型的性能超越，值得重点关注。
在过去的研究中，Transformer虽然在图像分类、分割等任务中展现了强大的全局建模能力，但由于计算复杂度高、速度慢，它一直难以进入实时目标检测的主流应用。而另一方面，以YOLO为代表的CNN结构，虽在速度上有明显优势，但在复杂场景下的检测精度仍有提升空间。
能否将二者优势融合？
这正是YotoR模型所尝试解决的问题。
YotoR模型：你只需要转换一个表示
YotoR模型系列，其核心思路是结合Swin Transformer作为特征提取器，再连接YoloR的检测头，兼顾Transformer的建模能力和YOLO系列的实时性。
YotoR的结构看似简单，实则暗藏巧思：
- Swin Transformer： 负责提取层次化的全局特征；YoloR Head & Neck： 借助YOLO家族成熟的检测机制，实现快速、高效的目标定位。
这种混合式设计不仅提升了检测性能，还大大缩短了Transformer模型的推理时延。
- 命名形式
YotoR {Backbone类型}{Head版本}{Block数量}
- YotoR TP5： Swin-Tiny 作为 Backbone，YoloR-P6 作为 Head，使用 5 个主干模块；YotoR BP4： Swin-Base + YoloR-P6 + 4 个主干模块；YotoR BB4： Swin-Base + 自适配的 YoloR 头部，去除了尺寸适配卷积，更“原生”融合。
其中 TP5 和 BP4 是本文重点实验对象。
技术亮点：为什么YotoR值得深入关注？
YotoR 不只是结构的拼接，更是一种有针对性地融合。它在以下几个关键维度上带来了突破：
- 高效融合Transformer与YOLO：兼顾全局与实时性
- Swin Transformer 具备强大的全局建模和层次特征提取能力，但其计算复杂度高，限制了在高分辨率检测任务中的实时部署。YoloR 架构则以轻量、高速、实用著称，特别适合边缘设备和实时响应场景。
YotoR的创新点在于，利用Swin Transformer作为特征提取Backbone，再通过YoloR的Neck+Head结构进行快速目标回归，从而平衡精度与推理速度，填补了“高性能但不实时”和“实时但不够准”之间的空档。
- 精心设计的连接适配模块，消除信息瓶颈
Transformer提取的特征与YOLO系列的输入维度存在差异。YotoR在连接这两个模块时，通过线性嵌入+1×1卷积对通道数、空间维度进行匹配，确保特征信息不被压缩或截断。
其中：
- YotoR TP4是基础结构，但存在连接通道不匹配导致的信息瓶颈；YotoR TP5、BP4在结构设计上补足了关键层级，使得信息传递更顺畅，表现明显优于原YOLO和Transformer模型。
- 无需改动Transformer结构，原生支持预训练权重
相比某些结构重构方法，YotoR不修改Swin Transformer的主体结构，这意味着可以直接复用公开的ImageNet预训练模型，显著加快收敛速度、降低训练成本。
这种“原生融合”的设计，不仅简化了实现，也为未来的迁移学习、多任务检测奠定了良好基础。
- 可扩展性强，支持不同规模组合
YotoR提供了多种组合方式（TP4、TP5、BP4、BB4等），对应不同任务对速度、精度、资源消耗的要求。
未来可以根据业务场景，进一步探索如下组合：
- 更强 backbone： 如 Swin-L + YoloR-D6 → YotoR LD5；更轻 head： 替换为 Nano Head → 部署到 Jetson/树莓派；多模态输入： 引入热红外、深度图等信息。
实验结果详解：YotoR到底有多强？
研究团队在MS COCO数据集上对多个YotoR模型进行了全面评估，重点对比对象包括：
- Swin Transformer 原始模型（Swin-T、Swin-B）YoloR P6（当前主流的 YOLO 检测模型之一）提出的 YotoR 变体（TP4、TP5、BP4、BB4）
- 检测精度：YotoR全面超越原模型
结论： YotoR 在整体 mAP 上超越了 Swin 和 YoloR 各自的基线模型，尤其在中大目标上表现突出，BP4在大目标检测上性能最优。
- 推理速度：提升明显，达到实用级帧率
结论： 虽然无法完全追平 YOLO 的速度，但TP5 帧率比 Swin-T 提升178% ，同时在精度上更优；BP4 则比 Swin-B 快了近一倍。
- 综合表现：YotoR实现更优精度-速度权衡
如下图所示（论文图4），YotoR 模型均处于“更高精度+更快速度”的优势区域，表现出极佳的实用性。
YotoR 模型的 mAP/FPS 均衡点，优于单独使用 YOLO 或 Swin Transformer 的任一模型。
实战架构解析
以 YotoR BP4 为例，其结构如下：
- Backbone： Swin-B Transformer，提取多尺度特征；Linear Embedding： 用于对齐 Swin 输出与 YoloR 输入；Neck & Head： YoloR P6 结构，用于生成最终检测框；特别设计了结构对齐与卷积通道调整模块，确保两部分自然过渡，避免信息瓶颈。
此外，YotoR 还支持不同规模模型的组合，如 TP4、TP5、BB4，满足从轻量级到高性能的多场景需求。
总结
YotoR以其创新的结构设计和优秀的实战表现，为目标检测领域提供了一个兼具Transformer精度优势与YOLO实时效率的融合范式。在轻量化部署、工业视觉、自动驾驶等高要求场景中，它无疑将成为极具潜力的新一代解决方案。
