timesformer和swin transformer

Timesformer和Swin Transformer都是最近提出的新型Transformer架构。

Timesformer是由微软研究院提出的，它在原始Transformer的基础上增加了时间维度的处理能力，可以更好地处理时间序列数据，如视频数据。

Swin Transformer是由香港中文大学提出的，它采用了分层的窗口机制来处理图像数据，在大规模图像分类和目标检测任务中表现出色。

两种Transformer架构都在其所擅长的领域取得了很好的表现。

相关问题

Swin Transformer V2和Swin Transformer

Swin Transformer V2是Swin Transformer的一个改进版本。Swin Transformer V2解决了Swin Transformer中存在的一些问题，包括训练不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。这些问题的解决使得Swin Transformer V2在大型视觉模型训练和应用中更加稳定和高效。

Swin Transformer block和Swin Transformer是什么关系？

Swin Transformer是一种新型的Transformers架构，而Swin Transformer block是Swin Transformer中的一种基本结构，可以用于构建更复杂的神经网络模型。它采用了类似于图像金字塔的结构，将图像分为多个小块，每个小块使用Transformers进行特征提取和信息交互，从而提高了模型的效率和性能。