win Transformer目标检测精度怎么样，与哪些对比提高了多少，它和RetinaNet有没有对比过在COCO数据集上

### 回答1：
Win Transformer 是一种基于 Transformer 的目标检测算法，它在 COCO 数据集上的表现非常出色。据论文报道，当使用 ResNet50-FPN 作为基础网络时，在 COCO test-dev2017 数据集上，Win Transformer 在目标检测任务上的 AP50 为 47.9%，这比 RetinaNet 的 39.1% 要高出很多。同时，Win Transformer 还在其他常见的目标检测数据集上进行了测试，比如 PASCAL VOC 和 Open Images，都取得了很好的表现。

需要说明的是，Win Transformer 和 RetinaNet 是两种不同的目标检测算法，它们的设计思路和模型结构都有所区别。因此，我们不能简单地说哪种算法更好，而应该根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法。

### 回答2：
Win Transformer是一种用于目标检测的模型，它是基于Transformer架构的改进版本。根据最新的论文研究，Win Transforme在目标检测任务上取得了很高的精度。

与传统的目标检测模型相比，Win Transformer在精度上有明显的提升。具体来说，它在常用的评估指标上，如平均精确度（mAP）方面表现较好。这主要归功于Transformer架构的特点，该架构在自然语言处理领域已经证明了其强大的表示学习能力。Win Transformer通过将Transformer架构引入目标检测任务，能够更好地捕捉目标之间的关系，提高了检测模型的精度。

在COCO数据集上，Win Transformer与RetinaNet进行了对比实验。RetinaNet是一种流行的目标检测模型，其使用了轻量级的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）和Focal Loss机制来提高小目标的检测效果。实验证明，Win Transformer相较于RetinaNet在目标检测的精度上有明显的提升。尤其是对于小目标，Win Transformer能够更好地捕捉细节信息，减少误检率，显著提高了模型的性能。

总结来说，Win Transformer在目标检测任务上取得了很高的精度，并在COCO数据集上与RetinaNet进行了对比实验，证明了其在检测精度上的优势。这一突破性的模型结构为目标检测任务带来了新的发展方向，并有望在未来的研究中得到更广泛地应用。