Swin、DETR、VIT、BERT、Medical五大transformer模型

1. Swin Transformer：Swin Transformer是一种新型的Transformers模型，它采用了多级分割的方法，将输入图像分割为多个块。这种方法可以减少计算量，提高模型的效率和准确率。Swin Transformer在目标检测、图像分类等领域都取得了很好的效果。

2. DETR：DETR是一种基于Transformers的目标检测模型，它采用了全新的框架，通过自注意力机制来对物体进行建模。DETR可以将目标检测任务转化为一个端到端的序列到序列转换问题，避免了传统目标检测方法中需要进行手工设计的部分。

3. VIT：VIT是一种基于Transformers的图像分类模型，它将输入图像分成许多小块，并使用Transformers模型来学习图像中的特征。与传统的卷积神经网络不同，VIT使用注意力机制来计算图像中不同区域之间的关系，从而得到更好的分类效果。

4. BERT：BERT是一种基于Transformers的自然语言处理模型，它采用了双向编码器来学习文本中的语义信息。BERT可以预训练在大规模语料库上，然后微调用于各种自然语言处理任务中，包括文本分类、问答系统、命名实体识别等。

5. Medical Transformer：Medical Transformer是一种基于Transformers的医学自然语言处理模型，它专门针对医学领域的语料进行训练。Medical Transformer可以用于医学文本分类、实体识别、关系抽取等任务，具有很好的效果。