swin transformer 与RT-DETR

Swin Transformer 和 RT-DETR 都是近期出现的计算机视觉领域的研究成果。

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的神经网络模型，其创新点在于使用了一种分层式的注意力机制，使得模型可以在具有较少计算资源的情况下达到很好的性能。Swin Transformer 在图像分类、目标检测、图像分割等任务上都取得了很好的表现。

RT-DETR 则是一种基于 Transformer 的实时目标检测模型，其创新点在于使用了一个可微分的框架来同时处理物体检测和物体跟踪，从而实现了实时目标检测的目标。RT-DETR 的性能与现有的实时目标检测模型相当，但是更加灵活和可扩展。

总的来说，Swin Transformer 和 RT-DETR 都是基于 Transformer 的神经网络模型，但是它们在具体的应用场景和创新点上有所不同，可以在不同的任务中发挥重要的作用。

相关问题

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这个错误是由于您正在尝试使用 Apex 库的 amp 模块，但该模块并不存在。这可能是因为您没有正确安装 Apex 库或版本不兼容导致的。可以通过以下几步来解决这个问题：

1. 确认已正确安装 Apex 库。可以使用 pip install apex 命令进行安装，也可以从源代码进行安装。

2. 确认您使用的 Apex 版本与您的代码兼容。可以在代码中查看使用的 Apex 版本，或者查看 Apex 文档中的版本兼容性信息。

3. 如果以上两步都没有解决问题，您可以尝试使用其他的混合精度训练库，例如 NVIDIA 的混合精度训练库等。

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Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类和分割模型。它在2021年由香港中文大学和商汤科技提出，并在语义分割任务上取得了优秀的性能。

Swin Transformer的核心思想是将图像分割任务转化为一系列的局部感兴趣区域（RoIs）的分类问题。它采用了一种层次化的注意力机制，通过将图像划分为一系列的小区域，并在不同尺度上自适应地学习特征表示。这种层次化的结构使得模型能够更好地捕捉不同尺度下的细节信息，从而提升了分割性能。

Swin Transformer还引入了一种新的计算策略，称为Shifted Window。这种策略通过在每个阶段中平移特征窗口来减少计算量，从而加速了模型的训练和推理过程。

总之，Swin Transformer在语义分割任务上取得了令人瞩目的性能，成为了当前领先的图像分割模型之一。