详细介绍
SwinTransformer 是一种基于 Transformer 架构的视觉模型，由微软亚洲研究院在 2021 年提出。它通过引入“滑动窗口”（Shifted Window）机制，解决了传统 Transformer 在图像处理中计算复杂度高的问题。SwinTransformer 的核心思想是将图像分割成多个局部窗口，并在这些窗口内进行自注意力计算，从而在保持全局信息的同时，显著降低了计算量。SwinTransformer 在多个视觉任务中表现出色，如图像分类、目标检测和语义分割等。
主要功能
- 图像分类：SwinTransformer 在 ImageNet 等图像分类数据集上取得了优异的成绩。
- 目标检测：通过结合检测头，SwinTransformer 在 COCO 等目标检测数据集上表现卓越。
- 语义分割：SwinTransformer 也可以用于像素级的语义分割任务，如 Cityscapes 数据集。
- 多尺度特征提取：通过分层设计，SwinTransformer 能够有效地提取多尺度特征，适用于各种视觉任务。