Swin Transformer V2

Swin Transformer V2是一个基于Transformer架构的图像分类模型。它是由微软亚洲研究院开发的，旨在提高传统卷积神经网络在处理大尺度图像上的性能。

Swin Transformer V2采用了一种新的分层设计，将图像分解为多个小尺寸的图块，并在这些图块上进行Transformer操作。这种分层设计能够显著减少计算和内存消耗，使得模型能够处理更大尺度的图像。

与传统的卷积神经网络相比，Swin Transformer V2在大规模图像分类任务上取得了更好的性能。它能够处理高分辨率图像，并且在参数量和计算复杂度方面都有所优化。

总的来说，Swin Transformer V2是一个用于图像分类的基于Transformer的模型，具有处理大尺度图像和更好性能的优势。