swin transformer维度变换

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 模型的神经网络架构，它的主要特点是采用了窗口注意力机制，可以在不增加计算复杂度的情况下提高感受野的大小。在 Swin Transformer 中，维度变换的过程如下：

1. 首先，输入的图像经过一个卷积层，将其特征图的通道数增加到 $C_1$。

2. 接着，将特征图分割成若干个大小为 $H_1 \times W_1$ 的窗口，并将每个窗口的像素展开成一维向量，得到大小为 $(H_1 \times W_1) \times C_1$ 的矩阵。

3. 对于每个窗口，使用一个独立的 Transformer 编码器进行特征提取，得到一个大小为 $d \times (H_1 \times W_1)$ 的矩阵，其中 $d$ 是 Transformer 编码器输出的特征向量的维度。

4. 将上一步得到的矩阵重组成大小为 $d \times H_1 \times W_1$ 的特征图，并将其输入到下一个阶段的 Swin Transformer 中进行处理。

5. 在下一个阶段中，将特征图的大小缩小为 $H_2 \times W_2$，并重复上述过程，直到输出最终的特征向量。

需要注意的是，Swin Transformer 中的维度变换过程与其他 Transformer 模型类似，但采用了窗口注意力机制和多层级特征提取的方式，使得其在处理大图像时具有更好的性能。