swintransformer语义分割

Swin Transformer是一种新型的Transformer架构，它在语义分割任务上取得了很好的表现。根据引用的GitHub地址，我们可以找到Swin Transformer在语义分割任务中的具体实现代码。

根据引用的描述，Swin Transformer在ADE20K数据集上取得了53.5 mIoU的结果，相比之前的最先进模型提高了约4.5 mIoU。这证明Swin Transformer在语义分割任务中具备很高的准确度，可能是CNN的理想替代方案。

引用提到，Swin Transformer的设计考虑到了多尺度的需求。随着网络深度的加深，Swin Transformer会逐渐减少每个patch的数量，但每个patch的感知范围会扩大。这个设计使得Swin Transformer能够在不同尺度下进行语义分割任务，并且便于层级构建。

因此，Swin Transformer是一种在语义分割任务中表现优秀的新型Transformer架构。它通过准确度的提升和多尺度的适应性，可能成为CNN在语义分割领域的有力竞争者。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用Swin-Transformer-Semantic-Segmentation训练自己的数据（语义分割，自己做数据）](https://blog.csdn.net/weixin_38353277/article/details/123117391)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [语义分割算法分享之Swin-Transformer](https://blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/120714407)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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