根据Swin-transformer模型写一个用于遥感图像土地覆盖类型分类的神经网络代码

好的，以下是一个基于Swin-Transformer模型的遥感图像土地覆盖类型分类的神经网络代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer

class LandCoverClassification(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=6):
        super().__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.backbone = SwinTransformer(
            img_size=256,
            patch_size=32,
            in_chans=3,
            embed_dim=96,
            depths=[2, 2, 6, 2],
            num_heads=[3, 6, 12, 24],
            window_size=7,
            mlp_ratio=4.0,
            qkv_bias=True,
            qk_scale=None,
            drop_rate=0.0,
            drop_path_rate=0.3,
            ape=False,
            patch_norm=True,
            use_checkpoint=False
        )
        self.head = nn.Sequential(
            nn.LayerNorm(self.backbone.embed_dim),
            nn.Linear(self.backbone.embed_dim, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.head(x)
        return x

在这个代码中，我们使用了Swin-Transformer作为我们的backbone，该模型的参数可以在初始化时进行调整。在模型的头部，我们使用一个线性层将backbone的输出映射到我们想要的类别数量上。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据数据集的情况进行调整，例如输入图像的大小、通道数、类别数量等。