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分享Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，于2021年由微软亚洲研究院提出，其论文题为"等价变形器"（Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows）。Swin Transformer在计算机视觉领域取得了很好的效果，尤其在图像分类、目标检测等任务中，超越了现有的很多SOTA方法。
Swin Transformer是基于Transformer的架构，但是与传统的Transformer不同，它通过将输入的图像分解为多个子区域，然后对每个子区域应用Transformer，最后组合所有子区域的输出，从而建立了一种基于局部的Transformer架构。
具体来说，Swin Transformer将输入的图像分解为一系列子区域（即窗口），并在每个子区域中应用Transformer，这些子区域之间有重叠的部分，以便网络能够捕捉到更多的上下文信息。此外，Swin Transformer在每个分层中引入了向量位移操作，即shift window attention，从而可以更有效地利用不同分辨率的特征。在训练过程中，Swin Transformer使用随机采样策略对输入的图像进行变换和扩增，从而提高模型的泛化能力。
相较于传统的Transformer模型，Swin Transformer在训练过程中可以有效地利用多GPU，从而能够处理更大的图像尺寸。同时，Swin Transformer的计算复杂度也比传统的Transformer更低，因此在实际应用中更加实用。
总之，Swin Transformer是一种新型的基于局部的Transformer模型，它在计算机视觉领域取得了很好的效果，并且具有良好的可扩展性和计算效率。
从本期开始，我们就使用视频，图文，代码三个维度，开始学习Swin Transformer。#动图详解Transformer
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