深度学习在图像超分辨率的应用：探讨Swin Transformer的能力

图像超分辨率是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从低分辨率图像中恢复高分辨率细节。近年来，深度学习已经取得了在图像超分辨率任务中的显著进展。本文将探讨一种被称为Swin Transformer的先进模型，在图像超分辨率任务中展现出的能力。

Swin Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，它在图像超分辨率任务中取得了优异的性能。它结合了Transformer架构和Swin Transformer的创新设计，能够有效地处理图像中的长距离依赖关系，并捕捉到图像中的细节信息。

下面我们将介绍使用Swin Transformer进行图像超分辨率的基本步骤，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备训练数据和标签数据。训练数据是低分辨率的图像，而标签数据是对应的高分辨率图像。可以使用各种数据集来进行训练，例如DIV2K数据集。

接下来，我们需要构建Swin Transformer模型。以下是一个简化的Swin Transformer模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn