Swin Transformer
Swin Transformer — это иерархический трансформер для компьютерного зрения, представленный Liu et al. в 2021 году, который использует механизм внимания в сдвинутых окнах для достижения вычислительной эффективности при сохранении высокой производительности в задачах компьютерного зрения. В отличие от оригинального Vision Transformer, который применяет глобальное самовнимание, Swin использует локальное оконное внимание с периодическим сдвигом для балансировки выразительности и эффективности.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Shifted Window Transformer for Vision. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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)Глубокое обучение↔ compare
- Маскированные автокодировщикиГлубокое обучение↔ compare
- Vision MambaГлубокое обучение↔ compare
- Vision TransformerГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →