基于swin-transformer的错题本系统

基于Swin-Transformer的错题本系统可以利用Swin-Transformer模型进行图像分割，将错题本中的题目和答案进行分割和提取。以下是一个基于Swin-Transformer的错题本系统的示例：

1. 首先，你需要准备一个包含错题本图片的数据集。可以使用ADE20K数据集作为训练数据集，该数据集包含了各种场景的图像。

2. 接下来，你需要使用Swin-Transformer模型进行训练。你可以使用Swin-Transformer-Semantic-Segmentation项目提供的代码和预训练模型。该项目提供了训练脚本和配置文件，你可以根据自己的需求进行修改。

3. 在训练过程中，你可以使用Ubuntu 20.04环境进行配置。你可以按照Swin-Transformer-Semantic-Segmentation项目提供的说明进行环境配置。

4. 训练完成后，你可以使用训练好的Swin-Transformer模型对错题本图片进行分割。通过分割，你可以将题目和答案分离开来。

5. 最后，你可以根据分割结果进行错题本系统的设计和开发。你可以使用OCR技术对题目和答案进行识别，然后将其存储到数据库中或生成错题本报告。