swin transformer 和transformer 的区别

Swin Transformer是一种基于视觉领域的Transformer模型，它在传统的Transformer模型的基础上进行了改进。相比较而言，Swin Transformer引入了平移窗口的概念，通过将输入图像分块处理，使得每个块都可以与其他块进行交互。这样可以减少计算复杂度，并且能够处理更大尺寸的图像。

与此不同，传统的Transformer模型是一种基于自注意力机制的模型，它被广泛应用于自然语言处理任务。Transformer模型通过自注意力机制来计算每个位置与其他位置的关联程度，并利用这种关联程度来进行特征提取和信息传递。相比于传统的卷积神经网络，Transformer模型在处理序列数据方面具有更好的表现。

因此，Swin Transformer和传统的Transformer模型的主要区别在于应用领域和输入数据类型。Swin Transformer主要应用于视觉领域的任务，能够处理大尺寸的图像；而传统的Transformer模型主要应用于自然语言处理任务，处理的是序列数据。
引用:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows :https://github.com/microsoft/Swin-Transformer Swin Transformer 实现图像分类完整代码，拿走即用，路径都是相对路径不用改，自带预训练权重和数据集，不懂可以交流，随随便便参加比赛项目，毕业设计等。。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer变种—Swin Transformer](https://blog.csdn.net/Zosse/article/details/126431289)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Swin Transformer 实现图像分类](https://download.csdn.net/download/weixin_42715977/85490984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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