Swin-Transformer 图像分割实战：使用Swin-Transformer训练ADE20K数据集（语义分割）,Business Directories,Company Directories

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如何看待微软亚洲研究院的Swin Transformer？ - 知乎
Swin Transformer是将Transformer模块中的标准multi-head self-attention（MSA）模块替换为基于移动窗口，其它层保持不变。 Swin Transformer由一个基于移位窗口的MSA模块组成，然后是一个介于GELU非线性之间的2层MLP。
SwinTransformer原理源码解读 - 知乎
Swin Transformer Block 这是最核心的模块，可以看出四个stage的重复个数依次为2 2 6 2，都是偶数这是有原因的，原因就是，这两个块必须接连依次出现。
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同 . . . - 知乎
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？ Swin Transformer以dense prediction上出众的效果而闻名。最近看到Wukong上对ViT和Swin在不同任务上做了一系列… 显示全部关注者 402 被浏览
Swin Transformer 相比之前的 ViT 模型，做出了哪些改进？ - 知乎
Swin-T_网络配置详细参数 Vision Transformer相关内容可以参考我之前的那篇 Vision Transformer 的文章，同时本文首发于我的个人网站 Swin Transformer 详解上，禁止转载，侵权必究！参考文献 [1] Liu, Ze, et al Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？ Swin Transformer以dense prediction上出众的效果而闻名。最近看到Wukong上对ViT和Swin在不同任务上做了一系列… 显示全部关注者 401 被浏览
如何看待swin transformer成为ICCV2021的 best paper？ - 知乎
为了解决这两个问题，Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进：1 引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer 2 引入locality思想，对无重合的window区域内进行self-attention计算。
Swin Transformer之相对位置编码详解 - 知乎
一、概要在 Swin Transformer 采用了相对位置编码的概念。那么相对位置编码的作用是什么呢？解释：在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中Position Encoder即PE， NLP中Position_Encoder理解在Swin Transformer中，将特征图如按7*7 的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention
拿Swin-Transformer进行图像分类，在基础模型上如何改进以进一步提升，可以给一些建议吗？ - 知乎
拿Swin-Transformer进行图像分类，在基础模型上如何改进以进一步提升，可以给一些建议吗？谢谢大家，非常感谢显示全部关注者 23