swin transformer可以用于局部目标检测吗

是的，Swin Transformer可以用于局部目标检测。在Swin Transformer论文中，作者提出了一种新的检测器Swin-Transformer Detector，它使用Swin Transformer作为backbone，并在此基础上进行了改进，以适应目标检测任务。

具体来说，Swin-Transformer Detector使用了Deformable DETR作为检测头，以实现高效的目标检测。实验结果表明，Swin-Transformer Detector在COCO数据集上取得了与当前最先进的检测器相当的性能。

相关问题

swin transformer怎样局部目标检测

Swin Transformer可以通过在最后几个Transformer Block中添加Swin Transformer Object Detection (Swin-TOD)头来进行局部目标检测。Swin-TOD头由两个子头组成：一个用于预测目标的类别和一个用于预测目标的边界框。在训练期间，Swin-TOD头会与图像中的每个位置对应，并且会在每个位置上预测目标的类别和边界框。在测试期间，可以使用非极大值抑制（NMS）来合并重叠的边界框。

swin transformer用于目标检测的可行性分析

Swin Transformer在目标检测任务中的表现也非常出色。在COCO目标检测基准测试中，Swin Transformer在Faster R-CNN和Mask R-CNN两个模型上都取得了最先进的性能。此外，Swin Transformer还在其他目标检测任务中取得了很好的表现，例如PASCAL VOC和Object365等数据集。Swin Transformer的优势在于其强大的建模能力和对各种视觉任务的友好性，同时还引入了层次结构、局部性和转换不变性等视觉先验。因此，Swin Transformer在目标检测任务中具有很高的可行性和应用前景。