swin transformer使用预训练模型

Swin Transformer是一种新的Transformer模型，它在计算机视觉领域中取得了很好的效果，尤其是在图像分类、目标检测和语义分割等任务上。Swin Transformer的预训练模型包括Swin-T、Swin-S、Swin-B、Swin-L四个版本，其中Swin-T是最小版本，而Swin-L是最大版本。这些预训练模型都是在大规模图像数据集上进行训练的，例如ImageNet和COCO等。

使用Swin Transformer预训练模型需要进行以下步骤：
1. 下载预训练模型权重文件。
2. 导入相应的Python库和预训练模型。
3. 读取需要进行推理的图片，并进行预处理。
4. 使用预训练模型进行推理，得到输出结果。
5. 对输出结果进行解码和后处理。