deform transformer和swin transformer

Deformable Transformer和Swin Transformer都是近年来提出的新型Transformer架构，它们都在原有的Transformer结构上进行了改进，以提高模型的性能和效率。

Deformable Transformer是在原有的Transformer中引入了可变形卷积（deformable convolution），通过对卷积核进行微小的偏移，使得模型可以更好地适应输入数据中的局部特征。这种方法在图像处理领域中已经被广泛应用，而在自然语言处理领域中的应用则是比较新颖的。

Swin Transformer则是通过对Transformer的层次结构进行重新设计，提出了一种新的分层式Transformer架构。这种架构可以将输入数据分成多个子区域，然后在每个子区域内进行独立的计算，从而减少了计算量和内存消耗。同时，Swin Transformer还引入了局部注意力机制和跨层连接等技术，进一步提高了模型的性能。

总体来说，Deformable Transformer和Swin Transformer都是非常有前景的研究方向，它们为我们提供了一种全新的思路，可以进一步提高自然语言处理模型的性能和效率。