详细阐述Swin transformer主干特征提取网络

Swin Transformer是一种新的Transformer网络结构，它是在视觉任务中使用的一种主干特征提取网络。它的主要特点是使用了分层的窗口交换机制，可以大幅度减少模型参数和计算量，同时还能提高模型的准确性。

Swin Transformer的主干特征提取网络由几个阶段组成，每个阶段都包含多个分组结构，每个分组结构都由若干个基本块组成。每个基本块都由两个子层组成：一个是全局自注意力层，另一个是跨分组卷积层。其中全局自注意力层用于捕捉全局上下文信息，而跨分组卷积层则用于捕捉局部信息。

在Swin Transformer中，每个基本块的输入都被分成若干个窗口，每个窗口都只与相邻的窗口进行交互，而不是像传统的Transformer网络那样对所有的输入进行全局交互。这种窗口交换的机制可以大幅度减少模型参数和计算量，同时还能提高模型的准确性。

总的来说，Swin Transformer主干特征提取网络的主要特点包括以下几点：

1. 分阶段分组结构，每个分组结构由多个基本块组成。

2. 每个基本块由全局自注意力层和跨分组卷积层组成。

3. 采用分层的窗口交换机制，减少模型参数和计算量。

4. 具有较高的准确性。