vit和swin-vit输入图像大小

ViT（Vision Transformer）和Swin Transformer-based ViT（Swin-ViT）模型的输入大小是相对固定的，通常为224x224或256x256像素的图像。这是因为这些模型通常使用预训练的权重，这些权重是使用大型数据集（例如ImageNet）进行训练的。因此，为了与这些预训练权重兼容，输入图像的大小通常应该与训练数据集中的图像大小相似。当然，对于特定的任务和数据集，可以根据需要进行适当的调整。

相关问题

Swin-T Swin-S Swin-B的区别

Swin-T，Swin-S和Swin-B都是基于Transformer架构的图像分类模型，它们在设计上有一些区别。

首先，它们的模型规模不同。Swin-T是最小的模型，Swin-S稍大一些，而Swin-B是最大的模型。这意味着Swin-B具有最多的参数和计算量，而Swin-T则相对较小。

其次，它们在层次结构上有所不同。Swin-T和Swin-S都使用了类似于ViT（Vision Transformer）的层次结构，其中图像被分割成固定大小的路径块，并使用Transformer模块进行处理。而Swin-B则引入了一种称为Shifted Window的结构，它通过在每个阶段引入平移操作来增加模型的感受野。这种结构可以更好地处理图像中的长程依赖关系。

此外，它们在训练策略上也存在差异。Swin-T和Swin-S使用了较小的输入分辨率进行训练，并通过数据增强和标签平滑等技术来提高模型性能。而Swin-B则在更高的分辨率下进行训练，并采用更复杂的数据增强策略。

总体而言，Swin-T适用于计算资源有限的场景，而Swin-B则适用于需要更高的准确性和更大的感受野的场景。Swin-S则处于两者之间，提供了一种平衡的选择。

swin-transformer和ViT模型相比，有什么不同？

Swin Transformer 和 ViT 模型都是目前流行的图像处理模型，它们的主要不同在于它们在处理图像时所采用的注意力机制。ViT 模型采用的是自注意力机制，这种机制能够更好地处理图片中的全局信息。而 Swin Transformer 则采用了分级的注意力机制，这种机制可以更好地处理图片中的局部信息，并且能够更好地适应不同尺度的图像。因此，Swin Transformer 在处理大图像时表现优秀，而 ViT 则更适合处理小图像。