Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Swin Transformer

The Swin Transformer is a hierarchical vision transformer introduced by Liu et al. in 2021 that uses shifted window attention to achieve computational efficiency while maintaining strong performance on computer vision tasks. Unlike the original Vision Transformer which applies global self-attention, Swin uses local window-based attention with periodic shifting to balance expressiveness and efficiency.

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Shifted Window Transformer for Vision

Hồ sơ phương pháp phân loại · ml-model / deep-learning

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

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

Same method familyDETR (Detection Transformer)machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMasked Autoencodersmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Mambamachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Transformermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.