patch partition和patch embedding 的区别

很抱歉，您提供的引用内容中没有关于patch embedding的详细解释，因此我无法回答您的问题。但是，根据引用中提供的信息，可以得知patch embedding是将patch partition和linear embedding进行融合的过程。因此，可以初步推断patch partition和patch embedding的区别在于，前者是将图像分割成小块（patch）的过程，而后者是将这些小块进行线性嵌入的过程。如果您能提供更多关于patch embedding的信息，我将非常乐意为您提供更详细的回答。

相关问题

patch partition

Patch partition是Android系统中的一个分区，主要用于存储OTA（Over-The-Air）升级的补丁文件。当系统需要进行更新时，OTA会将新的补丁文件下载到Patch partition中，然后在安装过程中对系统进行更新。

Patch partition的大小一般比较小，通常只有几百MB左右。这是因为OTA升级不会替换整个系统，而只会对需要更新的文件进行替换。因此，Patch partition只需要足够存储这些更新文件即可。

在Android系统中，Patch partition通常被挂载到"/cache/recovery"目录下，用于在系统恢复模式下进行OTA更新。

swin transformer 的patch partition

Swin Transformer 是一种基于视觉Transformer的模型，它将输入图像划分为多个不重叠的图像块（或称为“patch”），并使用Transformer进行特征提取和分类。

在Swin Transformer中，图像被首先划分为一组大小为$P \times P$的图像块。每个图像块被视为一个“token”，并通过一个可学习的嵌入层将其转换为一个向量。这些向量被送入Transformer编码器以提取特征。Swin Transformer通过对这些图像块进行层级分割和交叉注意力来捕获全局上下文信息。

为了加速处理，Swin Transformer还引入了一种称为“patch partition”的技术。这种技术将原始图像划分为多个子图像，每个子图像包含多个图像块，可以并行地在不同的GPU上进行处理。这种划分方式使得模型可以处理更大的图像，并且可以在较短的时间内进行训练。同时，Swin Transformer的精度也比其他基于Transformer的视觉模型更高。