在計算機視覺領域，Transformer架構正逐漸取代傳統的CNN成為主流。
本文將深入解析一個結合了Swin Transformer和Dual Cross-Attention(DCA)的創新模型實現。
模型概述
這個實現的核心是將Swin Transformer（一種高效的視覺Transformer）與創新的Dual Cross-Attention模塊相結合，構建了一個強大的圖像分類模型。主要特點包括：
- 基于Swin Transformer的骨干網絡
- 創新的Dual Cross-Attention模塊增強特征表示
- 靈活的分類頭設計
核心組件解析
Dual Cross-Attention (DCA) 模塊
DCA模塊是本文實現的核心創新點，它同時考慮了通道注意力和空間注意力：
class DCA(nn.Module):"""Dual Cross-Attention (DCA) Module"""def __init__(self, in_p
)
