Swin Transformer
Swin Transformer este un transformator vizual ierarhic introdus de Liu et al. în 2021, care utilizează atenția cu ferestre decalate pentru a obține eficiență computațională, menținând în același timp performanțe solide în sarcinile de viziune computerizată. Spre deosebire de Vision Transformer-ul original, care aplică auto-atenția globală, Swin utilizează atenția locală bazată pe ferestre cu decalare periodică pentru a echilibra expresivitatea și eficiența.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Shifted Window Transformer for Vision. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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)Învățare profundă↔ compare
- Autoencodere mascateÎnvățare profundă↔ compare
- Vision MambaÎnvățare profundă↔ compare
- Vision TransformerÎnvățare profundă↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →