Swin Transformer

Swin Transformer 是一种用于计算机视觉任务的新型深度学习架构，由微软亚洲研究院于 2021 年提出。它结合了 Transformer 模型强大的序列处理能力与卷积神经网络高效的局部特征提取优势。其核心创新点是“移位窗口（Shifted Window）”机制，这一机制使模型能够平衡性能与计算效率，适用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。