基于swin transformer的图像分类的国内外研究现状

基于Swin Transformer的图像分类的国内外研究现状如下：

1. Swin Transformer：Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它通过在编码器路径中使用Swin Transformer替代3D视觉Transformer来改进原始UNETR模型。Swin Transformer通过将图像分割为小块，并在每个块上应用Transformer操作来处理图像。这种方法在图像分类任务中取得了很好的性能。

2. MISSFormer：MISSFormer是另一种基于Transformer的图像分类模型，它将增强的Transformer块作为网络的主要组成部分。MISSFormer通过在注意力模块中嵌入卷积运算来解决Transformer不适合捕获本地上下文的问题。它还利用Enhanced Transformer Context Bridge模块进行多尺度信息融合，以捕获不同尺度特征之间的局部和全局相关性。

3. PVTv1和PVTv2：PVTv1和PVTv2是另外两种基于Transformer的图像分类模型。它们在注意力模块中嵌入了卷积运算，以解决Transformer不适合捕获本地上下文的问题。这些模型在图像分类任务中取得了很好的性能。

4. Uformer：Uformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它在Transformer块中直接使用卷积层来限制特征的区分。这种方法可以提高特征的表达能力，并改善图像分类的性能。

总结来说，基于Swin Transformer的图像分类研究主要集中在改进Transformer模型以捕获本地上下文信息，并利用卷积运算和多尺度信息融合来提高性能。这些方法在图像分类任务中取得了显著的进展。