# 階層型視覚Transformer

絶対ウィンドウ位置埋め込み戦略を採用したHiera画像エンコーダー、マスク画像モデリング（MIM）による事前学習を経ており、汎用特徴抽出器または下流タスクのバックボーンネットワークとして使用可能。

Hieraは階層型視覚Transformerモデルで、高速で強力かつシンプルな特性を持ち、画像・動画タスクにおいて既存技術を凌駕しつつ高速に動作します。

Hieraは階層型視覚Transformerモデルで、高速・強力・簡潔な特徴を持ち、画像・動画タスクで優れた性能を発揮します。

Hieraは階層型視覚Transformerモデルで、高速・強力かつ非常に簡潔な特徴を持ち、幅広い画像・動画タスクにおいて現行の最先端技術を凌駕するとともに、大幅な速度向上を実現しています。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意メカニズムにより、効率的な画像分類と密な認識タスクを実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構により効率的な画像分類を実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意メカニズムにより効率的な画像処理を実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意メカニズムにより、効率的な画像分類と密な認識タスクを実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構により効率的な画像分類と密な認識タスクを実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2 は階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構により効率的な画像処理を実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2はImageNet-1kで事前学習された視覚Transformerモデルで、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構を採用し、線形計算複雑性を持ちます。

Swin Transformerはシフトウィンドウに基づく階層型視覚Transformerモデルで、画像分類タスク向けに設計されています。

Swin Transformerは、シフトウィンドウに基づく階層型視覚Transformerで、画像分類タスク向けに設計されており、計算複雑度が入力画像サイズに対して線形関係にあります。

Swin Transformerは階層型ウィンドウに基づく視覚Transformerモデルで、画像分類タスク向けに設計されており、計算複雑度は入力画像サイズに対して線形関係にあります。

Swin Transformerは移動ウィンドウに基づく階層型視覚Transformerで、ImageNet-21kデータセットで事前学習されており、画像分類タスクに適しています。