预测密集性任务最新的vision transformer,请列出

以下是一些最新的视觉Transformer模型，适用于密集性任务：

1. Swin Transformer：Swin Transformer是一种基于分层式注意力机制的视觉Transformer模型，其可以处理高分辨率图像，并具有较高的准确性。

2. CaiT：CaiT是一种基于可学习的分组注意力机制的视觉Transformer模型，其可以处理大规模图像分类任务，并具有较好的性能。

3. CoaT：CoaT是一种基于通道注意力机制的视觉Transformer模型，其可以处理高分辨率图像，并具有较高的准确性。

4. T2T-ViT：T2T-ViT是一种基于自适应正则化机制的视觉Transformer模型，其可以处理多种视觉任务，并具有较好的性能。

5. ViP：ViP是一种基于可变形卷积和可学习的分组注意力机制的视觉Transformer模型，其可以处理大规模图像分类任务，并具有较高的准确性。

相关问题

pyramid vision transformer v2

Pyramid Vision Transformer v2是一种改进版本的Pyramid Vision Transformer，它是一种用于密集预测任务的通用backbone。 这个版本的Pyramid Vision Transformer在图像分类、目标检测和实例分割等任务中具有很高的性能。它采用了Transformer设计，可以用于处理各种视觉任务。此外，有人还使用Pyramid Vision Transformer v2来实现奥特曼识别等项目。 该模型的具体细节和代码可以在相应的资源中找到。