基于transformer的图像复原方法

基于Transformer的图像复原方法是一种新兴的图像处理技术，其中Swin Transformer是其中的一种。Swin Transformer是一种新型的Transformer结构，它在计算效率和准确性之间取得了很好的平衡。SwinIR是一种基于Swin Transformer的强基线模型，用于图像复原。winIR包含三个部分：浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建。其中，深层特征提取由多个RSTB（Residual Swin Transformer Blocks）构成，每个RSTB由多个Swin Transformer层与残差连接构成。SwinIR的优点是可以在保证图像质量的同时，大大减少计算时间和计算资源的消耗。

相关问题

Swim-Transformer

Swim-Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，它在处理计算机视觉任务时表现出色。它解决了基于分块的输入维度高和输入序列长度单一的问题，能够提取多尺度的信息，并将时间复杂度降至线性。Swim-Transformer可以被认为是transformer类型的集大成者，其网络结构在各个任务上都达到了SOTA的精度，包括物体检测、语义分割、视频动作识别、自监督学习和图像复原等任务。

swim transformer讲解

Swim-transformer是一种基于transformer的神经网络结构，可以提取多尺度的信息，并将时间复杂度降至线性。相比于基于Vit的网络结构，Swim-transformer可以更好地处理多尺度信息，并在各种任务上达到了SOTA的精度，包括视觉任务、视频动作识别、自监督学习和图像复原等。Swim-transformer的网络结构包括Encoder和Decoder两部分，其中Encoder用于提取特征，Decoder用于生成输出。Decoder的输入分为训练时的输入和预测时的输入，输出则通过线性变换层和Softmax层将解码组件产生的向量投射到一个比它大得多的、被称作对数几率（logits）的向量里，最终输出概率最高的单元格对应的单词作为输出。