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

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：

论文原文+开源代码需要的同学看文末

A novel Swin transformer approach utilizing residual multi‑layer perceptron for diagnosing brain tumors in MRI images

方法：论文提出了一种基于Swin Transformer的改进模型，用于脑肿瘤的诊断。研究者引入了一种新的混合偏移窗口多头自注意力模块HSW-MSA和重新缩放模型，以及用基于残差的多层感知器ResMLP替代了传统的MLP，这些改进旨在提高分类准确性、降低内存使用，并简化训练复杂性。

创新点：

引入了一种基于Swin Transformer的先进深度学习方法，用于精确的脑肿瘤诊断。通过引入HSW-MSA和ResMLP，提出的Swin模型在脑MRI数据集上取得了99.92%的准确率，超过了先前的模型。
采用数据增强技术和迁移学习技术提高了模型的鲁棒性和泛化能力。数据增强技术包括裁剪、翻转、旋转、复制-粘贴、剪切和缩放，有效扩展了数据集并提高了模型对未见样本的泛化能力。迁移学习利用ImageNet数据集的预训练权重，进一步提高了模型的性能，节省了训练时间和计算资源。

DuST: Dual Swin Transformer for Multi-modal Video and Time-Series Modeling

方法：论文提出了一种改进的Swin Transformer模型，称为DuST，它是一种集成了视频和同步时间序列数据的模型，用于驾驶风险评估的上下文中。DuST模型采用了Swin Transformer架构来从这两种模态中提取特征。具体来说，它使用了视频Swin Transformer来处理视频数据，以及1D Swin Transformer来处理时间序列数据。

创新点：

Swin Transformer通过将输入分割成非重叠窗口，并在每个窗口内应用自注意力机制，引入了层次结构，并在后续层中应用了移动窗口的过程，以捕捉更广泛的上下文信息。Swin Transformer在许多应用中表现优于CNN。
多模态方法：本研究中提出的多模态方法通过结合视频和时间序列数据，实现了对碰撞、车轮碰撞、近碰撞和正常驾驶的分类。

HEAL-SWIN: A Vision Transformer On The Sphere

方法：论文提出一种新型的SWIN Transformer改进模型，称为HEAL-SWIN Transformer。它结合了天体物理学和宇宙学中使用的高均匀性分层等面积纬度像素化（HEALPix）网格和分层偏移窗口（SWIN）Transformer，以实现高效灵活地训练高分辨率、无失真球面数据的模型。HEAL-SWIN利用HEALPix网格的嵌套结构来执行SWIN Transformer的分块和窗口化操作，从而在保持最小计算开销的同时处理球面表示。

创新点：

构建了HEAL-SWIN Transformer，结合了宇宙学和宇宙学中广泛使用的高度均匀的HEALPix网格以及Hierarchical Shifted-Window (SWIN) Transformer的思想。
首次将汽车应用中的鱼眼图像作为无畸变球面信号处理。在合成和真实的汽车数据集上展示了这种方法在深度估计和语义分割任务上的优越性能。
通过在Stanford2D-3D-S室内鱼眼数据集上进行基准测试，将HEAL-SWIN与其他球面表示模型进行比较，发现HEAL-SWIN在性能上优于类似的球面模型。

SwinJSCC: Taming Swin Transformer for Deep Joint Source-Channel Coding

方法：论文提出了一种基于Swin Transformer的改进模型，称为SwinJSCC（Swin Transformer for Joint Source-Channel Coding），用于深度联合源-信道编码（JSCC）。这项研究旨在提高语义通信中的端到端优化神经JSCC的性能。

创新点：

基于Swin Transformer骨干网络的JSCC编解码器架构的建立，该架构在同类传统CNN骨干网络所建立的JSCC编解码器的基础上，提供了更高的性能和更低的端到端处理时延。
引入了两个设计特定的空间调制模块，即通道模块(Channel ModNet)和速率模块(Rate ModNet)，这些模块根据通道状态信息和目标传输速率，对潜在表示进行缩放，增强了模型在适应不同通道条件和速率配置方面的能力。