由表4-3可知Swin Transformer在带掩码的测试集上Precision指标比RegNet低2.6%，比 ResNet101低1.1%，比ResNet50低0.5%。但AP、Recall、F1指标却比对比网络中最优的相应指标分别高出8.1%、7.9%、2.97%。

这意味着Swin Transformer在带掩码的测试集上虽然在Precision方面稍逊于RegNet和ResNet，但在AP、Recall、F1指标上表现更优秀。这可能是因为Swin Transformer使用了自注意力机制和不同大小的patch来处理图像，从而提高了其对图像特征的建模能力和感知能力。另外，Swin Transformer还使用了分层结构和深度跨通道连接来提高其特征表示的层次性和表达能力。综合来看，Swin Transformer在带掩码的测试集上表现出色，具有较好的图像分割能力。

相关问题

CNN-Transformer和Swin Transformer哪个结构对图像分类效果好

对于图像分类任务，CNN-Transformer和Swin Transformer都是有效的结构，但它们有不同的特点和优势。

CNN-Transformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的模型。它利用了CNN在提取图像特征方面的优势，以及Transformer在建模图像全局关系方面的优势。通过将卷积层和Transformer层交替堆叠，CNN-Transformer能够更好地捕捉图像的局部和全局上下文信息。这种结构适用于较小的图像数据集或需要较低计算量的场景。

Swin Transformer是一种基于分层注意力机制的Transformer结构。它将图像划分为若干个小块，并在每个小块内进行特征提取，再通过分块注意力机制来建模全局关系。这种分块策略使得Swin Transformer能够处理大尺寸的图像数据，并在图像分类任务中取得了较好的效果。它适用于大尺寸图像数据集或对图像全局关系建模要求较高的场景。

综上所述，对于图像分类任务，CNN-Transformer适用于小尺寸数据集和低计算量要求的场景，而Swin Transformer适用于大尺寸数据集和对图像全局关系建模要求较高的场景。具体选择哪个结构要根据实际情况进行评估和选择。

多尺度CNN-Transformer和Swin Transformer哪个结构对图像分类效果好

多尺度CNN-Transformer和Swin Transformer是两种不同的图像分类结构，它们都在图像分类任务中表现出色，但具体哪个结构效果更好取决于具体应用场景和数据集。

多尺度CNN-Transformer结构是一种融合了多尺度卷积和Transformer模块的方法，它能够同时捕捉图像的局部细节和全局上下文信息。这个结构适用于需要考虑对象局部细节和全局语义信息的图像分类任务，例如目标检测和图像分割。

Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类结构，它引入了窗口化自注意力机制来处理图像。Swin Transformer通过将图像分割成更小的窗口并在窗口内进行自注意力计算，以捕捉图像的局部和全局特征。这个结构在大规模图像分类任务上表现出色，特别适用于处理高分辨率图像。

因此，对于特定的图像分类任务，你可以根据任务需求、数据集特点和计算资源等因素来选择适合的结构。最佳的选择需要经过实验和评估才能确定。