swin transformer行人识别的创新点

Swin Transformer 行人识别的创新点主要有以下几个方面：

1. Hierarchical Feature Representation：Swin Transformer 采用了层次化的特征表示方法，将输入的图像分为多个小块，并对每个小块进行特征提取。这种方式可以有效地捕捉到不同尺度的特征信息，从而提高了行人识别的准确率。

2. Swin Transformer Block：Swin Transformer 采用了全新的 Transformer 模块，称为 Swin Transformer Block。该模块采用了窗口交叉注意力机制，能够在计算效率和准确率之间取得平衡，从而提高了模型的性能。

3. Multi-scale Training Strategy：Swin Transformer 还采用了多尺度训练策略，通过对不同尺度的图像进行训练，进一步提高了行人识别的准确率。

4. 数据增强：Swin Transformer 还采用了多种数据增强技术，包括随机裁剪、随机旋转、颜色扭曲等，从而增强了模型的鲁棒性和泛化能力。

总之，Swin Transformer 在行人识别领域的创新点主要体现在特征表示、模型设计、训练策略和数据增强等方面，这些创新点共同推动了行人识别的技术发展。