volo transformer

Volo Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，由微软亚洲研究院提出。它在原始Transformer的基础上进行了改进，通过使用可分离卷积来替代原始Transformer中的全连接层，从而实现了更高效的计算和更小的模型尺寸。此外，Volo Transformer还引入了一种新的网络模块，称为“Swin Transformer”，它可以处理不同尺度的图像输入，并在视觉任务中获得了不错的表现。