swintransformer结构

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的视觉注意力模型，它在图像处理任务中取得了很好的效果。Swin Transformer的核心思想是通过分解图像特征图为不同的小块，并在这些小块上进行局部的注意力计算，然后再通过全局的注意力机制来整合不同小块的信息。

Swin Transformer的整体结构可以分为四个主要部分：Patch Embedding、Stage、Transformer Encoder和Head。

1. Patch Embedding：将输入的图像分割为多个固定大小的图像块，然后使用一个线性投影层将每个图像块映射到一个固定维度的向量表示。

2. Stage：Swin Transformer采用了多个Stage的结构，每个Stage由若干个基本块（Basic Block）组成。每个基本块由一个局部注意力层（Local Window Attention）和一个全局注意力层（Global Attention）组成。局部注意力层用于对每个图像块内的特征进行局部关联计算，而全局注意力层则用于整合不同图像块之间的信息。

3. Transformer Encoder：每个Stage中的基本块都是Transformer Encoder结构，由多个层叠的Transformer Block组成。每个Transformer Block由一个多头自注意力层（Multi-Head Self-Attention）和一个前馈神经网络（Feed-Forward Network）组成。

4. Head：最后一个Stage后接一个输出层，用于将Transformer Encoder的输出特征映射到最终的预测结果。具体的输出层结构会根据任务的不同而变化，比如分类任务可以使用一个全连接层，目标检测任务可以使用一个卷积层。

总体来说，Swin Transformer通过局部和全局的注意力机制，实现了对图像特征的全局建模和局部关联计算，从而在视觉任务中取得了较好的性能。