马尔奖（Marr Prize），是每两年举办一届的计算机领域世界顶级的学术会议之一计算机视觉国际大会（ICCV）上评选出的最佳论文奖，被看作是计算机视觉研究方面的最高荣誉之一，每两年评选一次。该奖因计算机视觉之父、计算机视觉的先驱、计算神经科学的创始人大卫•马尔而得名。
获奖论文所提出的 Swin Transformer 是一种 hierarchical Transformer，通过 Shifted Windows 的方式将自注意力计算限制在不重叠的局部窗口的同时，还允许跨窗口连接来提高效率。这种分层架构具有在各种尺度上建模的灵活性，并且相对于图像大小具有线性计算复杂度。Swin Transformer 的优良特性使其在图像分类、目标检测和语义分割的识别任务上取得了强大的性能，并可以广泛用作各种计算机视觉任务的通用主干网络。
