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1.介绍

在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)和Transformer架构都在不断发展。

本文将深入分析一个结合了Swin Transformer和PSConv(Partial Separable Convolution)的创新实现，展示如何通过混合架构提升模型性能。

代码概述

这段代码实现了一个改进版的Swin Transformer模型，主要创新点在于：

1. 使用Swin Transformer作为基础架构
2. 在patch embedding层后加入PSConv模块
3. 自定义分类头以适应不同任务

核心组件解析

1. PSConv2d模块

PSConv2d是代码中最核心的创新组件，实现了部分可分离卷积：

class PSConv2d(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, s