SwinTransformer 是一种新的视觉 Transformer 网络，可以用作计算机视觉领域的通用骨干网路。SwinTransformer 由移动窗口（shifted windows）表示的层次 Transformer 结构组成。移动窗口将自注意计算限制在非重叠的局部窗口上，同时允许跨窗口连接，从而提高了网络性能。论文地址。
| Models | Top1 | Top5 | Reference top1 |
Reference top5 |
FLOPs (G) |
Params (M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SwinTransformer_tiny_patch4_window7_224 | 0.8110 | 0.9549 | 0.812 | 0.955 | 4.5 | 28 |
| SwinTransformer_small_patch4_window7_224 | 0.8321 | 0.9622 | 0.832 | 0.962 | 8.7 | 50 |
| SwinTransformer_base_patch4_window7_224 | 0.8337 | 0.9643 | 0.835 | 0.965 | 15.4 | 88 |
| SwinTransformer_base_patch4_window12_384 | 0.8417 | 0.9674 | 0.845 | 0.970 | 47.1 | 88 |
| SwinTransformer_base_patch4_window7_224[1] | 0.8516 | 0.9748 | 0.852 | 0.975 | 15.4 | 88 |
| SwinTransformer_base_patch4_window12_384[1] | 0.8634 | 0.9798 | 0.864 | 0.980 | 47.1 | 88 |
| SwinTransformer_large_patch4_window7_224[1] | 0.8619 | 0.9788 | 0.863 | 0.979 | 34.5 | 197 |
| SwinTransformer_large_patch4_window12_384[1] | 0.8706 | 0.9814 | 0.873 | 0.982 | 103.9 | 197 |
[1]：基于 ImageNet22k 数据集预训练，然后在 ImageNet1k 数据集迁移学习得到。
备注：
- 与 Reference 的精度差异源于数据预处理不同。
- PaddleClas 所提供的该系列模型的预训练模型权重，均是基于其官方提供的权重转得。
| Models | Size | Latency(ms) bs=1 |
Latency(ms) bs=4 |
Latency(ms) bs=8 |
|---|---|---|---|---|
| SwinTransformer_tiny_patch4_window7_224 | 224 | 6.59 | 9.68 | 16.32 |
| SwinTransformer_small_patch4_window7_224 | 224 | 12.54 | 17.07 | 28.08 |
| SwinTransformer_base_patch4_window7_224 | 224 | 13.37 | 23.53 | 39.11 |
| SwinTransformer_base_patch4_window12_384 | 384 | 19.52 | 64.56 | 123.30 |
| SwinTransformer_base_patch4_window7_224[1] | 224 | 13.53 | 23.46 | 39.13 |
| SwinTransformer_base_patch4_window12_384[1] | 384 | 19.65 | 64.72 | 123.42 |
| SwinTransformer_large_patch4_window7_224[1] | 224 | 15.74 | 38.57 | 71.49 |
| SwinTransformer_large_patch4_window12_384[1] | 384 | 32.61 | 116.59 | 223.23 |
[1]：基于 ImageNet22k 数据集预训练，然后在 ImageNet1k 数据集迁移学习得到。
备注： 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考ResNet50 模型快速体验。
此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、SwinTransformer 在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 ppcls/configs/ImageNet/SwinTransformer/ 中提供了 SwinTransformer 的训练配置，可以通过如下脚本启动训练：此部分内容可以参考ResNet50 模型训练、评估和预测。
备注： 由于 SwinTransformer 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个，所以在训练时，需要指定8个GPU，如python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml, 如果使用 4 个 GPU 训练，默认学习率需要减小一半，精度可能有损。
Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考Paddle Inference官网教程。
Inference 的获取可以参考 ResNet50 推理模型准备 。
PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考ResNet50 基于 Python 预测引擎推理 。
PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考服务器端 C++ 预测来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南完成相应的预测库编译和模型预测工作。
Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考Paddle Serving 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考模型服务化部署来完成相应的部署工作。
Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考Paddle Lite 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考端侧部署来完成相应的部署工作。
Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考Paddle2ONNX 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考Paddle2ONNX 模型转换与预测来完成相应的部署工作。