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。

相关问题

Swin Transformer目标检测精度怎么样，与哪些对比提高了多少

Swin Transformer 是一种新型的 transformer 结构，它将视觉场景中像素点的位置信息和特征信息进行了融合，因此在目标检测任务中取得了很好的效果。目前，Swin Transformer 在多个目标检测数据集上都取得了最优结果，包括 COCO、PASCAL VOC 和 LVIS 等。

以 COCO 数据集为例，Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下取得了 50.0% 的 mAP（mean Average Precision），优于当前最先进的检测器。在 DETR 框架下，Swin Transformer 取得了 48.8% 的 mAP，比当前最优的检测器提高了 1.7 个百分点。

总的来说，Swin Transformer 在目标检测任务中表现出色，取得了非常好的效果。

Swin Transformer目标检测精度怎么样，与哪些对比提高了所少

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的图像分类和目标检测模型，它在最新的 COCO 挑战赛上获得了 SOTA 的结果。在目标检测任务上，Swin Transformer 在 COCO2017 数据集上达到了 55.4% 的 AP，与其他 SOTA 的目标检测模型相比，如 DETR、Sparse R-CNN 等，它们的 AP 分别为 48.5% 和 52.2%。因此，Swin Transformer 在目标检测方面表现非常优秀，具有很高的精度和实用性。