由于最近学习tensorflow的需要，tensorflow是在Linux环境下，使用的是Python。为了方便程序的调试，尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。（这里我采用的是ssh的远程连接） 1、准备工作： 固定centos的IP，这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。（这里我采用的是ssh的远程连接） centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm，File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote，如下图

与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息，这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制，Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式，它显著降低了计算复杂度，并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小，这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野，从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题，Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式，通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下，有效地整合全局信息

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