Machine learningDeep Learning, Vision Transformers

Swin Transformer

Ο Swin Transformer είναι ένας ιεραρχικός μετασχηματιστής όρασης που εισήχθη από τους Liu et al. το 2021 και χρησιμοποιεί μετατοπισμένη προσοχή παραθύρων για να επιτύχει υπολογιστική αποδοτικότητα διατηρώντας παράλληλα ισχυρή απόδοση σε εργασίες όρασης υπολογιστών. Σε αντίθεση με τον αρχικό Vision Transformer που εφαρμόζει καθολική αυτο-προσοχή, ο Swin χρησιμοποιεί τοπική προσοχή βασισμένη σε παράθυρα με περιοδική μετατόπιση για να εξισορροπήσει την εκφραστικότητα και την αποδοτικότητα.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Πηγές

  1. Liu, Z., Lin, Y., Cao, Y., Hu, H., Wei, Y., Zhang, Z., Lin, S., & Guo, B. (2021). Swin Transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 10012-10022). DOI: 10.1109/ICCV48922.2021.00986

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 3). Shifted Window Transformer for Vision. ScholarGate. https://scholargate.app/el/deep-learning/swin-transformer

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Αναφέρεται από

ScholarGateSwin Transformer (Shifted Window Transformer for Vision). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/deep-learning/swin-transformer · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026