# 線性計算複雜度

Swin Transformer是一種基於分層窗口的視覺Transformer模型，專為圖像分類任務設計，計算複雜度與輸入圖像大小呈線性關係。

使用Keras實現的EANet圖像分類模型，採用創新的外部注意力機制提升計算效率

Swin Transformer是一種基於分層窗口計算的視覺Transformer模型，在ImageNet-21k數據集上預訓練，適用於圖像分類任務。

Swin Transformer是一種層次化視覺Transformer，通過局部窗口計算自注意力實現線性計算複雜度，適合圖像分類和密集識別任務。

Swin Transformer是一種基於移位窗口的分層視覺Transformer模型，專為圖像分類任務設計。

Swin Transformer是一種基於移位窗口的分層視覺Transformer模型，專為圖像分類任務設計。

Swin Transformer是一種分層視覺Transformer，通過局部窗口計算自注意力實現線性計算複雜度，適合圖像分類任務。

Swin Transformer是一種基於移動窗口的分層視覺Transformer，適用於圖像分類任務。

Swin Transformer是一種基於移動窗口的分層視覺Transformer，在ImageNet-21k數據集上預訓練，適用於圖像分類任務。