Swin-T Swin-S Swin-B的区别

Swin-T，Swin-S和Swin-B都是基于Transformer架构的图像分类模型，它们在设计上有一些区别。

首先，它们的模型规模不同。Swin-T是最小的模型，Swin-S稍大一些，而Swin-B是最大的模型。这意味着Swin-B具有最多的参数和计算量，而Swin-T则相对较小。

其次，它们在层次结构上有所不同。Swin-T和Swin-S都使用了类似于ViT（Vision Transformer）的层次结构，其中图像被分割成固定大小的路径块，并使用Transformer模块进行处理。而Swin-B则引入了一种称为Shifted Window的结构，它通过在每个阶段引入平移操作来增加模型的感受野。这种结构可以更好地处理图像中的长程依赖关系。

此外，它们在训练策略上也存在差异。Swin-T和Swin-S使用了较小的输入分辨率进行训练，并通过数据增强和标签平滑等技术来提高模型性能。而Swin-B则在更高的分辨率下进行训练，并采用更复杂的数据增强策略。

总体而言，Swin-T适用于计算资源有限的场景，而Swin-B则适用于需要更高的准确性和更大的感受野的场景。Swin-S则处于两者之间，提供了一种平衡的选择。