SwinTransformer

SwinTransformer是一种基于transformer架构的图像分类模型，它在2021年由中科院计算所和香港科技大学共同提出。SwinTransformer将图像分割成一系列的局部窗口，然后通过transformer网络进行特征提取和交互。这种分割方式使得SwinTransformer能够处理大尺寸图像，而不需要增加更多的计算资源。在许多图像分类任务上，SwinTransformer相对于传统的卷积神经网络具有更好的性能和可扩展性。

相关问题

Swintransformer

Swin Transformer是微软亚洲研究院（MSRA）提出的一种新型Transformer架构，它采用了分层的方式来处理图像，通过将图像分成多个小块，然后在这些小块上进行Transformer计算，最后再将结果汇总起来，从而实现对整张图像的处理。相比于传统的Transformer架构，Swin Transformer在处理大尺寸图像时具有更好的性能和效率。

具体来说，Swin Transformer采用了一种名为Shifted Window的机制，通过将每个小块的特征图向四个方向平移一个像素，从而使得每个小块都能够与周围的小块进行交互，从而提高了特征的表达能力。此外，Swin Transformer还采用了一种类似于深度可分离卷积的方式来减少计算量，从而进一步提高了效率。

引用中提到的MlDl：Swin Transformer in Classification是一篇介绍Swin Transformer在图像分类任务中应用的文章，其中详细介绍了Swin Transformer的网络架构和训练方法，并给出了在多个数据集上的实验结果。

swintransformer

Swin Transformer是一种基于转移窗口注意力和分层特征图的层次化视觉Transformer模型。它是在原始的Vision Transformer（ViT）基础上引入了这两个关键概念来解决ViT所面临的问题。转移窗口注意力是指在每个注意力层中，将注意力窗口在特征图上进行平移，以捕获更多的上下文信息。分层特征图则是将原始图像分解为多个层次的特征图，每个特征图都学习不同层次的特征表示。Swin Transformer的整体架构如图所示（请参考论文中的图示）。