🌐 [i18n-KO] Translated swinv2.md to Korean (#33566)

* docs: ko: model_doc/swinv2.md

* feat: nmt draft

* fix: manual edits

* fix: manual edits

docs/source/ko/_toctree.yml

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         title: (번역중) SegFormer
       - local: in_translation
         title: (번역중) Swin Transformer
-      - local: in_translation
-        title: (번역중) Swin Transformer V2
+      - local: model_doc/swinv2
+        title: Swin Transformer V2
       - local: in_translation
         title: (번역중) Swin2SR
       - local: in_translation

docs/source/ko/model_doc/swinv2.md

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+<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# Swin Transformer V2 [[swin-transformer-v2]]
+
+## 개요 [[overview]]
+
+Swin Transformer V2는  Ze Liu, Han Hu, Yutong Lin, Zhuliang Yao, Zhenda Xie, Yixuan Wei, Jia Ning, Yue Cao, Zheng Zhang, Li Dong, Furu Wei, Baining Guo가 제안한 논문 [Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution](https://arxiv.org/abs/2111.09883)에서 소개되었습니다.
+
+논문의 초록은 다음과 같습니다:
+
+*대규모 NLP 모델들은 언어 작업에서의 성능을 크게 향상하며, 성능이 포화하는 징후를 보이지 않습니다. 또한, 사람과 유사한 few-shot 학습 능력을 보여줍니다. 이 논문은 대규모 모델을 컴퓨터 비전 분야에서 탐구하고자 합니다. 대형 비전 모델을 훈련하고 적용하는 데 있어 세 가지 주요 문제를 다룹니다: 훈련 불안정성, 사전 학습과 파인튜닝 간의 해상도 차이, 그리고 레이블이 달린 데이터에 대한 높은 요구입니다. 세 가지 주요 기법을 제안합니다: 1) 훈련 안정성을 개선하기 위한 residual-post-norm 방법과 cosine attention의 결합; 2) 저해상도 이미지로 사전 학습된 모델을 고해상도 입력으로 전이할 수 있는 log-spaced continuous position bias 방법; 3) 레이블이 달린 방대한 이미지의 필요성을 줄이기 위한 self-supervised 사전 학습 방법인 SimMIM입니다. 이러한 기법들을 통해 30억 개의 파라미터를 가진 Swin Transformer V2 모델을 성공적으로 훈련하였으며, 이는 현재까지 가장 크고 고밀도의 비전 모델로, 최대 1,536×1,536 해상도의 이미지를 다룰 수 있습니다. 이 모델은 ImageNet-V2 이미지 분류, COCO 객체 탐지, ADE20K 의미론적 분할, Kinetics-400 비디오 행동 분류 등 네 가지 대표적인 비전 작업에서 새로운 성능 기록을 세웠습니다. 또한, 우리의 훈련은 Google의 billion-level 비전 모델과 비교해 40배 적은 레이블이 달린 데이터와 40배 적은 훈련 시간으로 이루어졌다는 점에서 훨씬 더 효율적입니다.*
+
+이 모델은 [nandwalritik](https://huggingface.co/nandwalritik)이 기여하였습니다.
+원본 코드는 [여기](https://github.com/microsoft/Swin-Transformer)에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 리소스 [[resources]]
+
+Swin Transformer v2의 사용을 도울 수 있는 Hugging Face 및 커뮤니티(🌎로 표시)의 공식 자료 목록입니다.
+
+
+<PipelineTag pipeline="image-classification"/>
+
+- [`Swinv2ForImageClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/image-classification)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_classification.ipynb)을 통해 지원됩니다.
+- 관련 자료: [이미지 분류 작업 가이드](../tasks/image_classification)
+
+또한:
+
+- [`Swinv2ForMaskedImageModeling`]는 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/image-pretraining)를 통해 지원됩니다.
+
+새로운 자료를 추가하고 싶으시다면, 언제든지 Pull Request를 열어주세요! 저희가 검토해 드릴게요. 이때, 추가하는 자료는 기존 자료와 중복되지 않고 새로운 내용을 보여주는 자료여야 합니다.
+
+## Swinv2Config [[transformers.Swinv2Config]]
+
+[[autodoc]] Swinv2Config
+
+## Swinv2Model [[transformers.Swinv2Model]]
+
+[[autodoc]] Swinv2Model
+    - forward
+
+## Swinv2ForMaskedImageModeling [[transformers.Swinv2ForMaskedImageModeling]]
+
+[[autodoc]] Swinv2ForMaskedImageModeling
+    - forward
+
+## Swinv2ForImageClassification [[transformers.Swinv2ForImageClassification]]
+
+[[autodoc]] transformers.Swinv2ForImageClassification
+    - forward