Swin Transformer是一种基于移动窗口的分层视觉Transformer，适用于图像分类任务。

Swin Transformer是一种层次化视觉Transformer，通过局部窗口计算自注意力实现线性计算复杂度，适合图像分类和密集识别任务。

Swin Transformer是一种基于移位窗口的分层视觉Transformer模型，专为图像分类任务设计。

Swin Transformer是一种基于分层窗口的视觉Transformer模型，专为图像分类任务设计，计算复杂度与输入图像大小呈线性关系。

Swin Transformer是一种基于分层窗口计算的视觉Transformer模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，适用于图像分类任务。

使用Keras实现的EANet图像分类模型，采用创新的外部注意力机制提升计算效率

Swin Transformer是一种分层视觉Transformer，通过局部窗口计算自注意力实现线性计算复杂度，适合图像分类任务。

Swin Transformer是一种基于移动窗口的分层视觉Transformer，在ImageNet-21k数据集上预训练，适用于图像分类任务。

Swin Transformer是一种基于移位窗口的分层视觉Transformer模型，专为图像分类任务设计。