volo transformer

Volo Transformer是一种基于transformer结构的神经网络模型，用于图像分类和分割任务。它是由华为Noah's Ark实验室和香港中文大学共同开发的。Volo Transformer使用了自注意力机制来处理图像中的像素关系，从而能够学习到图像中的复杂特征。相比于传统的卷积神经网络，Volo Transformer具有更好的可扩展性和泛化能力。同时，它还使用了一种新的训练技术，称为“swin transformer”，可以有效地减少内存占用和计算时间，使得模型能够在更大的数据集上进行训练。