Swin Transformer重磅升级！开源新SOTA准确率高达99.92%，更省计算资源

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今天我们来聊一个超强的算法模型， Swin Transformer。 Swin Transformer是一种创新的视觉模型，它通过层次化多尺度架构、移位窗口策略和局部自注意力机制等创新设计，成功解决了传统Transformer从NLP到CV任务时面临的问题，实现了高效的图像处理能力，同时还减少了计算资源的消耗。 因为这些强大的优势，这个模型自提出以来一直备受关注，有关它的改进研究也很火爆，各大顶会比如CVPR均有论文收录，近期更是有准确率超99%的改进成果提出，可见 能挖掘的创新点非常多。 为帮助想要发论文的同学快速找到创新思路，我今天整理了 8个 最新的Swin Transformer改进方案 ，贴了开源代码方便各位复现，需要的同学自取： 扫码添加小享， 回复“ swin8 ” 免费获取 全部论文+开源代码 A novel Swin transformer approach utilizing residual multi‑layer perceptron for diagnosing brain tumors ………………………………