swin transformer应用

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型架构，它在计算效率和准确性之间找到了一个很好的平衡点。与传统的Transformer架构相比，Swin Transformer采用了分层的方式，从而能够处理更大的图像尺寸。同时，Swin Transformer还采用了shift操作，使得局部特征能够更好地被捕捉。

Swin Transformer被广泛应用于计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测、语义分割等。在各种比赛中，Swin Transformer都取得了非常好的表现。例如，在COCO2017目标检测比赛上，Swin Transformer取得了当前最好的结果。