有哪些模型是基于swin transformer来做语义分割的

SWIN Transformer是一种新型的Transformer架构，其主要的特点是使用了多层次的窗口机制来提高感受野，从而更好地适应不同大小的输入。因此，SWIN Transformer可以用于各种自然语言处理任务，例如语言建模、文本分类、问答系统等。

针对语言建模任务，SWIN Transformer可以使用与其他Transformer相同的方式来进行训练，即使用自监督学习方法，例如Masked Language Modeling或Next Sentence Prediction。

针对文本分类任务，SWIN Transformer可以使用其强大的感受野和多层次的窗口机制来提取文本中的特征，并使用全连接层进行分类。

针对问答系统任务，SWIN Transformer可以将问题和文本编码为向量，然后通过计算它们之间的相似性来确定答案。

总之，SWIN Transformer是一种强大的Transformer架构，可以用于各种自然语言处理任务，并且具有优秀的性能表现。