自监督学习是一种新兴的机器学习方法，利用未标记的数据进行模型训练。Swin Transformer作为一种视觉变换器架构，具有层次化的特征表示能力，适合处理图像数据。该研究提出了一种基于Swin Transformer的自监督学习框架，旨在提高图像理解任务的性能。通过设计有效的预训练任务，该框架能够在大规模未标记数据上进行训练，从而提升模型的泛化能力和准确性。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上...