swintransformer道路提取

SwinTransformer是一种基于Transformer的新型视觉模型，它在许多视觉任务上都取得了很好的效果，包括道路提取。在道路提取任务中，SwinTransformer可以通过输入遥感图像和相应的标注，输出一张二值化的道路图像。

SwinTransformer之所以在道路提取任务中表现出色，主要有以下几个原因：

1. 多尺度特征融合：SwinTransformer在模型中引入了金字塔式的特征融合，使得模型可以同时关注不同尺度的特征，从而更好地捕捉道路的几何信息。

2. 局部感受野：SwinTransformer通过划分图像成小块的方式，使每个模块只关注其周围局部区域，从而减小了模型参数量，并提高了模型的性能。

3. 深度学习技术：SwinTransformer利用了深度学习技术，使用了大量的数据进行训练，从而提高了模型对道路特征的识别能力。