swin transformer目标识别

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型，它在目标识别任务上表现出色。Swin Transformer 采用了分层的结构，将输入图像分成多个小块，然后在这些小块上进行 Transformer 计算，最后将计算结果整合起来得到最终的特征表示。这种分层的结构可以有效地减少计算量，提高模型的效率和准确率。

在目标识别任务中，Swin Transformer 采用了 FPN（Feature Pyramid Network）结构，通过不同层次的特征图来检测不同大小的目标。此外，Swin Transformer 还采用了 Deformable Convolutional Networks（DCN）来增强模型对目标形变的适应能力。