swin transformer 正刊

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型。它采用了一种新颖的分层机制，可以在处理大尺寸图像时显著降低计算和内存消耗。Swin Transformer通过将图像分割成小块，并在这些小块上进行Transformer操作，从而实现对整个图像的建模。

Swin Transformer引入了两个关键的创新点：局部注意力窗口和分层机制。局部注意力窗口指的是在每个Transformer层中，只考虑与当前位置相对较近的位置的信息，而不是考虑整个图像。这样可以降低计算复杂度。分层机制指的是将输入图像分为多个分辨率的特征金字塔，并在不同分辨率上进行Transformer操作。这种分层机制可以捕捉不同尺度的特征，提高图像分类性能。

Swin Transformer在多个图像分类任务上取得了优异的性能，包括ImageNet和COCO等数据集。它具有较低的计算和内存消耗，并且能够处理大尺寸图像。因此，Swin Transformer成为当前图像分类领域的研究热点之一。