Swin Transformer是什么？

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在2021年由＊＊＊中文大学提出。与传统的Transformer模型不同，Swin Transformer通过引入分层的窗口机制来处理图像，从而解决了传统Transformer在处理大尺寸图像时的计算和内存开销问题。

Swin Transformer的核心思想是将图像划分为一系列的非重叠窗口，并在每个窗口上进行Transformer的计算。这种窗口化的策略使得Swin Transformer能够处理大尺寸图像，同时保持了全局信息的传递。此外，Swin Transformer还引入了跨窗口的注意力机制，以便窗口之间能够相互交互和传递信息。

Swin Transformer在多个图像分类任务上取得了优秀的性能，甚至超过了传统的卷积神经网络。它具有较低的计算和内存开销，并且能够处理高分辨率的图像。因此，Swin Transformer在计算机视觉领域引起了广泛的关注和应用。