swin transformer 模型

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的深度神经网络模型，由微软亚洲研究院的团队提出。相比于传统的Transformer模型，Swin Transformer通过一个分层的窗口机制来减少参数数量，提高了计算效率，并在多个视觉任务上取得了SOTA的效果，比如图像分类、目标检测、语义分割等。Swin Transformer的优点在于其对于大规模计算机视觉问题具有高效和灵活的处理能力，这使得它成为当前最具前景的计算机视觉模型之一。