swin-transformer能和什么结合起来

Swin Transformer可以结合以下内容一起使用：

1. 数据增强技术：数据增强是提高模型性能的一种方法，可以使用各种技术，如旋转、平移、变形、裁剪等等。

2. 自监督学习：自监督学习可以利用无需人工标注的数据来训练模型，从而提高模型性能。

3. 迁移学习：迁移学习可以利用已经训练好的模型来加速训练过程，或者将已有的知识迁移到新的任务中。

4. 蒸馏技术：蒸馏技术可以将一个较大的模型训练出来的知识传递给一个较小的模型，从而提高较小模型的性能。

5. 强化学习：强化学习可以用于训练模型在游戏或者其他任务中进行决策。

6. 半监督学习：半监督学习可以使用一小部分标记数据和大量未标记数据来训练模型。

7. 多尺度训练：多尺度训练可以在不同的尺度上训练模型，从而提高模型的性能。