swin transformer改进小目标

针对swin transformer在处理小目标时的改进，有几个方法被提出并获得了广泛关注。其中一个方法是基于deformable convolutions的改进。论文中提到，这种方法利用了deformable convolutions来降低计算成本，并采用下采样的参考点来提高性能。这个方法在swin transformer上进行了改进，并取得了不错的效果。

另外，还有一种方法是使用了Deformable Attention的Vision Transformer。根据引用的记录，这个方法在2D图像领域引起了广泛关注。它在划分框框的方法上进行了改进，使得在处理小目标时更加灵活和准确。

此外，还有一个与swin transformer相关的项目，Swin Transformer实现了完整的图像分类代码，包含预训练权重和数据集，并且路径都是相对路径，可以直接使用。这个项目的代码可以用于比赛项目、毕业设计等等。

总结起来，swin transformer针对小目标的改进方法有：基于deformable convolutions的改进、使用Deformable Attention的Vision Transformer以及Swin Transformer项目的实现。这些方法都为解决小目标问题提供了有效的解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【论文阅读】【2d目标检测】一些swin transformer的改进方案](https://blog.csdn.net/hgj1h/article/details/124556130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Swin Transformer 实现图像分类](https://download.csdn.net/download/weixin_42715977/85490984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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