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Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在2021年由香港中文大学提出。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Swin Transformer采用了一种新颖的分层策略，将图像分割成多个小块，并在每个小块上应用Transformer模块进行特征提取和交互。这种分层策略使得Swin Transformer能够处理大尺寸的图像，同时具有较低的计算和内存消耗。

Swin Transformer的核心思想是将图像分割成多个小块，然后通过Transformer模块进行特征提取和交互。具体来说，Swin Transformer包含了四个关键组件：Patch Embedding、Transformer Encoder、Shifted Window和Layered Architecture。

Patch Embedding将输入图像分割成多个小块，并将每个小块映射为一个向量表示。这样做的好处是可以将图像中的局部信息编码为向量形式，方便后续的处理。

Transformer Encoder是Swin Transformer的核心组件，它由多个Transformer模块组成。每个Transformer模块包含了多个自注意力机制和前馈神经网络层，用于提取和交互特征。

Shifted Window是Swin Transformer的关键创新之一，它通过在每个Transformer模块中引入局部移位操作，使得每个小块都能够与其周围的小块进行交互。这种局部移位操作可以有效地捕捉到图像中的局部关系。

Layered Architecture是Swin Transformer的另一个关键创新，它通过将多个Transformer模块堆叠在一起，形成多层的网络结构。这种分层策略可以帮助模型更好地处理不同尺度的特征。

总的来说，Swin Transformer通过分层策略和局部移位操作，实现了对大尺寸图像的高效处理和特征提取。它在多个图像分类任务上取得了优秀的性能，并且具有较低的计算和内存消耗。