Swin Transformer
Swin Transformer je hijerarhijski vizualni transformator koji su 2021. predstavili Liu i suradnici, a koristi pomaknutu pažnju unutar prozora kako bi postigao računalnu učinkovitost uz zadržavanje snažnih performansi u zadacima računalnog vida. Za razliku od izvornog Vision Transformera koji primjenjuje globalnu samopažnju, Swin koristi lokalnu pažnju temeljenu na prozorima s periodičnim pomicanjem kako bi uravnotežio izražajnost i učinkovitost.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Shifted Window Transformer for Vision. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- DETR (Detection Transformer)Duboko učenje↔ compare
- Masked AutoencodersDuboko učenje↔ compare
- Vision MambaDuboko učenje↔ compare
- Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →