swin-transformer代码

Swin Transformer是一种新型的Transformer架构，旨在解决传统Transformer在长序列任务上的效率问题。其主要思路是使用层次化的注意力机制，通过分解全局注意力为局部注意力，使得每个位置只需要关注其周围的局部区域。Swin Transformer在ImageNet分类任务上取得了较好的性能，并且能够处理长达8000个token的输入序列。

关于Swin Transformer的代码实现，可以参考GitHub上的官方代码库：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 。该代码库包含了Swin Transformer在多个任务上的实现代码，包括ImageNet分类、COCO检测和Cityscapes分割等。其中，主要实现代码位于model.py和layers.py两个文件中，可以通过阅读这两个文件来深入理解Swin Transformer的具体实现。此外，该代码库也提供了预训练模型和示例代码，方便用户进行使用和二次开发。

相关问题

Swin-transformer

很抱歉，我无法提供完整的Swin Transformer代码，因为我目前只能提供文本回答。如果您需要获取Swin Transformer的代码，请您通过搜索引擎或GitHub等开源代码平台查找相应的资源。Swin Transformer是一个相对较新的深度学习模型，用于图像分类任务，并且在一些比赛项目和毕业设计中得到了广泛应用。您可以在相关的论文和代码库中找到更多关于Swin Transformer的详细信息和实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

Swin-Transformer

Swin Transformer是一种基于Transformer模型的视觉领域网络，它在2021年由微软研究院发表在ICCV上的一篇文章中提出，并且获得了ICCV 2021最佳论文的荣誉称号。\[3\] Swin Transformer与之前的Vision Transformer有几个不同之处。首先，Swin Transformer使用了层次化构建方法，即在特征图尺寸中进行多次下采样，这有助于构建目标检测、实例分割等任务的backbone。而Vision Transformer在一开始就直接进行16倍的下采样，并且后续的特征图也保持这个下采样率不变。其次，Swin Transformer引入了Windows Multi-Head Self-Attention(W-MSA)的概念，将特征图划分成多个不相交的窗口，并且在每个窗口内进行Multi-Head Self-Attention操作。这样做可以减少计算量，特别是在浅层特征图很大的情况下。然而，这样做也会隔绝不同窗口之间的信息传递，因此作者提出了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention(SW-MSA)的概念，通过此方法可以在相邻的窗口之间传递信息。\[2\] Swin Transformer在COCO数据集的目标检测和实例分割任务中表现出色，并且目前仍然是该任务中的第一名。\[3\] Swin Transformer的论文和官方开源代码可以在论文地址和代码地址中找到。\[1\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Swin-Transformer网络结构详解](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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