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• src: https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/tiger.jpg example_title: 老虎
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Swin Transformer (微型尺寸模型)

Swin Transformer模型在ImageNet-1k数据集上以224x224分辨率训练而成。该模型由Liu等人在论文Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布Swin Transformer的团队未为此模型编写模型卡，因此本模型卡由Hugging Face团队撰写。

模型描述

Swin Transformer是一种视觉Transformer。它通过在深层合并图像块（以灰色显示）构建分层特征图，并且由于仅在每个局部窗口（以红色显示）内计算自注意力，其计算复杂度与输入图像大小呈线性关系。因此，它可以作为图像分类和密集识别任务的通用骨干网络。相比之下，先前的视觉Transformer由于全局计算自注意力，只能生成单一低分辨率的特征图，且计算复杂度与输入图像大小呈平方关系。

来源

预期用途与限制

您可以将原始模型用于图像分类任务。请访问模型中心查找您感兴趣任务的微调版本。

使用方法

以下示例展示如何使用该模型将COCO 2017数据集中的一张图像分类为1000个ImageNet类别之一：

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image
import requests

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 模型预测1000个ImageNet类别之一
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("预测类别:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

更多代码示例请参阅文档。

BibTeX引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2103-14030,
  author    = {Ze Liu and
               Yutong Lin and
               Yue Cao and
               Han Hu and
               Yixuan Wei and
               Zheng Zhang and
               Stephen Lin and
               Baining Guo},
  title     = {Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2103.14030},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2103.14030},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2103.14030},
  timestamp = {Thu, 08 Apr 2021 07:53:26 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2103-14030.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}