swin_transformer的windows_size如何设置

对于Swin Transformer模型，window size（窗口大小）是指每个注意力窗口包含的像素数或特征图的大小。在Swin Transformer中，window size可以通过调整模型的参数进行设置。

在Swim Transformer中，通过调整`cfg.MODEL.PATCH_SIZE`参数来设置window size。这个参数表示输入图像被分割成的小块的大小。

例如，如果要将输入图像分割成16x16的小块，可以将`cfg.MODEL.PATCH_SIZE`设置为(16, 16)。

需要注意的是，设置window size时需要根据输入图像的尺寸和任务需求进行调整。较大的window size可以捕捉更大范围的上下文信息，但可能会增加计算和内存消耗。

希望这个回答对你有帮助！如果你有更多关于Swin Transformer的问题，请随时提问。

相关问题

这句话为什么报错from nets.Swin_transformer import Swin_transformer_Tiny

这句话报错的原因可能是找不到或无法导入名为 "Swin_transformer_Tiny" 的对象或模块。请确保你已经正确安装了该模块，并且在代码中正确导入了它。如果你没有安装该模块，可以使用以下命令来安装：

pip install Swin_transformer

如果你已经安装了该模块但仍然报错，请确保你正确地导入了该模块，例如：

from nets.Swin_transformer import Swin_transformer_Tiny

请注意大小写和文件路径是否正确。如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息以便我能够更好地帮助你。

if backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: model = get_model_from_name[backbone](num_classes=num_classes, pretrained=pretrained) else: model = get_model_from_name[backbone](input_shape=input_shape, num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)

这段代码主要用于根据指定的 backbone 构建模型。

首先，判断指定的 backbone 是否在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中。如果不在这个列表中，说明是使用的常规的 CNN 模型，直接调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型，并传入类别数量和预训练模型参数等参数。

如果指定的 backbone 在列表中，说明是使用的 Vision Transformer（ViT）或 Swin Transformer 模型，需要额外传入输入图片的形状参数 input_shape。这里通过调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型，并传入输入图片的形状、类别数量和预训练模型参数等参数。

最终，返回创建好的模型对象。