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swin-Transformer2

时间: 2024-12-30 18:36:04 浏览: 57

### Swin Transformer Version 2教程与实现细节 #### 特征提取改进 Swin Transformer V2引入了增强的特征提取机制，通过更深层次的网络结构来提升模型性能。这种改进使得模型能够在不同尺度下捕捉更加丰富的图像特征[^1]。 ```python import torch.nn as nn from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_ class SwinTransformerBlock(nn.Module): """构建基本的Swin Transformer Block""" def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size=7, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.dim = dim self.input_resolution = input_resolution ... ``` #### 训练优化策略调整为了提高训练效率并减少过拟合风险，在Swin Transformer V2中采用了混合精度训练方法，并且增加了更多的数据增广技术。这些措施有助于加速收敛过程并获得更好的泛化能力。 #### 应用场景扩展除了传统的分类任务外，Swin Transformer V2还被广泛应用于目标检测、语义分割等多个领域。这得益于其强大的局部建模能力和全局上下文感知特性。

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