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- SwinTransformer原理源码解读 - 知乎
创建 Swin Transformer Block时的入参 前面已经说了，Block有两种，并且是有前后顺序并同时出现的。 他们的不同之处，就在于红框中的东西，那么我们就要研究一下入参有什么区别。
- SWIN - 知乎
SWIN（Super Idol Winner）是海尧（上海）影视传媒有限公司于2016年10月18日推出的10人男子流行演唱团体，由音乐小分队SWIN-S和影视小分队SWIN-E组成。 SWIN-S包括刘也、赵品霖、俞更寅、蔡徐坤、何屹繁、吾木提·吐尔逊6名成员，SWIN-E包括左其铂、朱云龙、田书臣、苟
- 如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？
Swin Transformer 的提出可以说是里程碑式的，在学术界引起了巨大的反响，网络上也有许多讲解的教程，这一篇图解Swin Transformer就写得非常棒，另外强烈推荐Zhu老师在b站的精读视频：Swin Transformer论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili。
- 如何看待微软亚洲研究院的Swin Transformer？ - 知乎
这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干，与以前基于Transformer的体系结构形成对比，后者产生单一分辨率的特征图，并且具有二次复杂性。 Swin Transformer的一个关键设计元素是它在连续的self-attention之间的窗口分区的移动，如下图所示。
- Swin Transformer之相对位置编码详解 - 知乎
Swin Transformer其实就是一个披着Transformer外衣的卷积神经网络，整体上是比较好理解的，但是其中的相对位置编码这部分却着实很让人烧脑，自己也研读了一些博主的博客，但是依然没能明白其具体的流程，故自己对照代码，同时结合各位大神的经验，重新将该部分整理，尽可能的可以通过直观的方式
- Swin Transformer 相比之前的 ViT 模型，做出了哪些改进？ - 知乎
Swin-T 网络还在 Attention 计算中引入了相对位置偏置机制去提高网络的整体准确率表现，通过引入相对位置偏置机制，其准确度能够提高 1 2%~2 3% 不等。 以 2×2 的特征图为例，首先我们需要对特征图的各个块进行绝对位置的编号，得到每个块的绝对位置索引。
- SOTA 模型 Swin Transformer 是如何炼成的？ - 知乎
Fig 1所示。(a)所提出的Swin Transformer通过在更深的层中合并图像块(灰色部分)来构建分层特征映射，并且由于只在每个本地窗口中计算自注意，因此对输入图像大小具有线性计算复杂度(红色部分)。
- 可以说一下当年swin到底发生了什么吗（详细一点）？ - 知乎
搬一个复盘SWIN发展历程的豆瓣贴 SWIN每个人实力都很好，特别是S队成员。但是其他人没有坤坤那么有魄力，坤坤看到这个团在这种公司的运营下只会无药可救，但其他人却唯唯诺诺不敢踏出那一步 没有哪个做idol的会在见面会自己贴钱 可是依海会让SWIN成员
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