Swim Transformer

Swim Transformer是一种特为视觉领域设计的分层Transformer结构。它具有滑动窗口和分层表示的特点。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许窗口之间的连接。分层结构允许模型适应不同尺度的图像，并且计算复杂度与图像大小成线性关系。因此，Swin Transformer被称为一种披着Transformer皮的CNN。它借鉴了CNN的分层结构，不仅适用于分类任务，还可以扩展到下游任务，如图像分割和目标检测等计算机视觉任务。该模型以Vision Transformer（VIT）为起点，吸收了ResNet的优点，并通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swim Transformer的成功并非偶然，而是基于积累与沉淀。

论文题目：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030

Swim Transformer的每个块（Block）有两种结构，分别是W-MSA结构和SW-MSA结构。这两种结构是成对使用的，先使用W-MSA结构，然后再使用SW-MSA结构。因此，堆叠Swim Transformer Block的次数是偶数。

相关问题

swim transformer

Swim Transformer 是一种基于 Transformer 模型的深度学习架构，用于处理水下图像和视频数据。它是由加拿大滑铁卢大学的研究团队开发的，旨在解决水下图像处理中存在的挑战，例如水下图像的模糊性、噪声、颜色失真等问题。

Swim Transformer 架构利用了 Transformer 的自注意力机制，以及新的空间位置编码方案和深度可分离卷积来处理水下图像数据。与传统的卷积神经网络相比，Swim Transformer 在水下图像处理任务中表现出更好的性能，包括更高的精度和更快的收敛速度。

Swim Transformer 的应用包括水下机器人、水下监控、水下探测等领域。

swim transformer和swin transformer

Swim Transformer和Swin Transformer都是基于Transformer架构的模型，用于图像分类任务。

Swim Transformer是一种基于自注意力机制的模型，它通过在空域和频域上进行自注意力计算来捕捉图像中的空间和频率信息。Swim Transformer在一些图像分类任务上取得了较好的性能。

Swin Transformer是一种基于分层自注意力机制的模型，它采用了一种分组式的注意力机制来减少计算复杂度，同时在不同的分辨率上进行自注意力计算以捕捉多尺度特征。Swin Transformer在多个图像分类和目标检测任务上取得了领先的性能。

总的来说，Swim Transformer和Swin Transformer都是比较新的模型，它们在图像处理领域取得了一定的成绩，但是在不同的任务和数据集上表现可能有所不同。