Swin Transformer目标检测精度怎么样，具体表现在哪

Swin Transformer在目标检测任务上表现非常优秀，其在COCO数据集上的表现已经超过了当前的SOTA方法。具体来说，Swin Transformer在COCO2017测试集上的AP（Average Precision）结果为50.1，比当前的SOTA方法DETR高出近2个百分点。此外，Swin Transformer还具备以下特点：

1. 高效性：Swin Transformer通过分解模型的空间维度和通道维度，将计算和内存要求降低至O(nlogn)。

2. 可扩展性：Swin Transformer可以适应不同大小和分辨率的图像，且对于小尺寸图像的目标检测表现也很好。

3. 灵活性：Swin Transformer可以与不同的检测头结合使用，如Faster R-CNN, RetinaNet等。

综上，Swin Transformer是一种高效、可扩展、灵活的目标检测方法，具有非常优秀的性能表现。