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。

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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。

swin_transformer-ssl

swin_transformer-ssl 是一个基于 Swin Transformer 模型的自监督学习模型。Swin Transformer 是一种基于注意力机制的图像分类模型，它在图像分类任务上取得了很好的性能。而 swin_transformer-ssl 则是在 Swin Transformer 的基础上，通过自监督学习的方式进行预训练，提高模型在无监督数据上的泛化能力。这样的预训练模型可以应用于各种计算机视觉任务，如目标检测、语义分割等。