这是一份清晰呈现基于 Swin Transformer 架构的医学图像分类模型流程的结构图模板，整体分为两大核心模块：特征提取模块与分类预测模块。特征提取模块包含补丁分割层线性嵌入层 Swin Transformer 块补丁合并层等结构，通过多阶段处理逐步提取并下采样图像特征；分类预测模块则由层归一化自适应平均池化全连接层组成，最终输出图像的分类结果。模板还标注了关键模块的内部结构，如基于窗口的多头自注意力机制与多层感知机的组合单元，同时附带了输入输出示例，直观展示了模型的完整工作流程。该模板适用于计算机视觉研究者医学 AI 工程师深度学习算法开发人员医学影像分析从业者与高校相关专业师生，广泛应用于医学影像分类计算机视觉模型开发 AI 辅助诊断算法研究与深度学习教学领域。可用于医学图像分类论文模型示意图绘制 AI 辅助诊断系统架构设计深度学习课程教学资料模型开发文档撰写学术报告可视化展示等场景。模型结构图将复杂的深度学习模型流程拆解为层级清晰的模块化布局，有效帮助研究者开发者与学习者理解模型架构与工作逻辑。这款由EdrawMax制作的模板支持高度自定义修改，可调整模块结构标注内容配色与样式，适配各类深度学习模型架构的可视化需求。