swin transformer与fpn配合代码

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，而FPN（Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测和语义分割任务的特征金字塔网络。它们可以结合使用来提高图像分类和目标检测的性能。

在Swin Transformer与FPN的代码配合中，一般的做法是将Swin Transformer作为主干网络提取图像特征，然后将这些特征传递给FPN进行进一步处理。下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 加载Swin Transformer作为主干网络
backbone = models.swin_transformer.SwinTransformer()

# 加载FPN
fpn = models.detection.backbone_utils.FPN()

# 定义整个模型
class SwinFPN(nn.Module):
    def __init__(self, backbone, fpn):
        super(SwinFPN, self).__init__()
        self.backbone = backbone
        self.fpn = fpn

    def forward(self, x):
        # 提取Swin Transformer的特征
        features = self.backbone(x)

        # 将特征传递给FPN进行处理
        fpn_features = self.fpn(features)

        return fpn_features

# 创建SwinFPN模型实例
model = SwinFPN(backbone, fpn)

# 输入示例图像
input_image = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 前向传播
output_features = model(input_image)

这段代码中，我们首先加载了Swin Transformer和FPN的模型，然后定义了一个新的模型`SwinFPN`，其中将Swin Transformer作为主干网络，FPN作为进一步处理特征的网络。在前向传播过程中，我们将输入图像传递给`SwinFPN`模型，得到输出的特征。