Swin-Transformer属于几阶段目标检测

Swin-Transformer是一种基于Transformer架构的模型，特别适合于处理密集型图像任务，包括目标检测。在目标检测领域，通常分为两个主要阶段：特征提取和物体定位。

Swin-Transformer作为特征提取器被广泛用于目标检测模型中，特别是在基于区域提议（Region Proposal Networks, RPNs）的方法如Faster R-CNN、Mask R-CNN等后续阶段。它通过自注意力机制有效地捕捉长程依赖，并生成金字塔式的特征表示，这有助于提高目标检测的精度。

简而言之，Swin-Transformer并不是一个完整的两阶段目标检测系统，而是作为一个高效而通用的特征提取模块，位于目标检测流程的第一阶段，负责提供高质量的特征输入给第二个特定于检测的任务分支（例如RoI Pooling或ROIAlign）。