swin transformer的权重

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于 Swin Transformer 权重的信息。但是，Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的深度学习模型，在视觉任务中具有出色的表现，被广泛应用于图像分类和对象检测等任务中。如果您有其他关于 Swin Transformer 的问题，我会尽力回答。

相关问题

Swin Transformer 中增加 SE 注意力模块后 原来的Swin Transformer 的权重需要改变吗

在 Swin Transformer 中增加 SE 注意力模块后，原来的 Swin Transformer 的权重不需要改变。因为 SE 注意力模块是在原有的 Swin Transformer 模型基础上增加的一种机制，它只是在原有的特征向量上进行了一定的缩放和加权，而不会改变原始的特征向量。因此，使用 SE 注意力模块的 Swin Transformer 模型的训练过程中，不需要重新初始化权重，而是在原有的权重基础上进行微调，以适应新的注意力机制。这样可以有效地提高模型的性能，并且减少重新训练的时间和成本。

swin transformer预训练权重

引用[1]:在这项工作中，提出了一个新的框架的自我监督预训练三维医学图像。受到按比例合并特征图的启发，通过将Transformer编码的空间表示形式利用到基于卷积的解码器中，构建了Swin UNETR。通过提出第一个基于Transformer的3D医学图像预训练，利用Swin Transformer编码器的能力进行微调分割任务。Swin UNETR具有自监督的预训练，在BTCV多器官分割挑战和MSD挑战中实现了最先进的性能。特别是，通过结合多个公开数据集和解剖roi的多样性，展示了5050卷的大规模CT预训练。[1]

问题: swin transformer预训练权重是什么?
回答: Swin Transformer预训练权重是指在Swin UNETR模型中，通过自我监督的预训练方法，利用大规模CT数据集进行训练得到的权重。这些权重包含了Swin Transformer编码器在医学图像分割任务中学习到的强特征表示。通过预训练，Swin UNETR在BTCV多器官分割挑战和MSD挑战中取得了最先进的性能。[1]