Swin-Transformer是什么

Swin-Transformer是一种新型的Transformer模型，由微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）开发。Swin-Transformer是一种分层的Transformer模型，可以在处理大规模图像和视频数据时提供更高的计算效率和更好的性能。

Swin-Transformer通过使用窗口交叉局部注意力机制（window-crossed local attention mechanism）来替代全局自注意力机制（global self-attention mechanism），从而减少了计算复杂度。此外，Swin-Transformer还使用了基于跨层连接的分组卷积（grouped convolution）来替代标准卷积，以进一步减少计算复杂度并提高模型的可扩展性。

Swin-Transformer已经在多个图像和视频任务上取得了优异的结果，包括图像分类、目标检测和语义分割等。