Swin Transformer相比传统Transformer有什么优势？

Swin Transformer是一种基于局部注意力机制的Transformer模型，相比传统的全局注意力机制，它具有以下几个优势：

1. 高效的计算复杂度：传统的Transformer模型在处理长序列时，由于全局注意力机制的计算复杂度较高，会导致显存消耗大、训练速度慢等问题。而Swin Transformer通过将输入序列划分为多个局部区域，并在每个区域内进行自注意力计算，从而降低了计算复杂度，提高了计算效率。

2. 长序列建模能力：由于采用了局部注意力机制，Swin Transformer能够更好地处理长序列。它通过将输入序列划分为多个局部区域，并引入了跨区域的注意力连接，使得每个区域都能够获取到全局的信息，从而更好地建模长距离依赖关系。

3. 更好的特征表示：Swin Transformer引入了窗口化的位置编码方式，将位置信息与特征信息进行融合。这种方式可以更好地捕捉到不同位置之间的关系，提升了特征表示的能力。

4. 可扩展性：Swin Transformer的设计使得它可以方便地扩展到更大的模型规模。通过增加局部区域的数量和模型的深度，可以进一步提升模型的性能。