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Swin Transformer: 基于移位窗口的层级视觉模型

ImageNet模型图像分类Swin TransformerGithubtimm特征提取开源项目Huggingface

swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型包含2830万参数，支持224x224像素输入，可用于图像分类和特征提取。它采用分层视觉Transformer结构和移位窗口技术，提高了效率和性能。研究者可通过timm库便捷地使用此模型进行推理或进一步训练，适用于各种计算机视觉任务。

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swin_base_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-22k上预训练并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有8780万参数，支持224x224像素图像处理，可用于图像分类和特征提取。通过timm库，研究人员可以方便地加载预训练模型，进行图像分类、特征图提取或生成图像嵌入。这一模型在计算效率和性能之间实现了良好平衡，适用于各种计算机视觉任务。
swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - 分层视觉Transformer模型 基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调
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swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练，ImageNet-1k上微调，拥有1.965亿参数，34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制，平衡了计算效率和性能。
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Swin Transformer是一个在ImageNet-21k数据集上预训练的视觉模型，通过shifted windows机制实现局部特征提取，降低计算复杂度。模型采用分层特征图构建和局部注意力计算方式，适用于图像分类和密集识别任务，计算复杂度与输入图像大小呈线性关系
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型
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swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数，6.0 GMACs计算量，支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务，提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型，应用于多种计算机视觉项目。
swinv2-tiny-patch4-window8-256 - 基于分层特征图的轻量级视觉Transformer模型
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Swin Transformer V2是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的视觉模型，采用分层特征图结构和局部窗口注意力机制，实现线性计算复杂度。模型整合了残差后归一化和余弦注意力等技术，在保持256x256分辨率输入的同时，提供了稳定的图像分类和特征提取能力。
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Swin Transformer是一款视觉Transformer，通过使用层级特征图和移窗技术，进行高效图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上以384x384分辨率训练，具备线性计算复杂度，使其适用于图像分类和密集识别任务。模型可用于原始图像分类，或者在模型集中寻找细化版本，适合处理计算密集型任务。
swinv2-tiny-patch4-window16-256 - Swin Transformer v2：分层特征图构建的高效视觉模型
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Swin Transformer v2是一种改进的视觉模型，通过合并图像块构建分层特征图，适用于图像分类和密集识别任务。它采用局部窗口自注意力机制，实现了线性计算复杂度。模型引入残差后归一化、余弦注意力和对数间隔连续位置偏置等技术，提升训练稳定性和迁移能力。同时，利用SimMIM自监督预训练方法减少了对大量标记图像的依赖。
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