那么可以理解为Swin-transformer的窗口方式较VIT有两点不同：1.增加了重叠的窗口部分 2.没有直接送入，而是先用卷积进行处理

是的，与 VIT 相比，Swin Transformer 的窗口方式增加了重叠窗口部分，这样可以保证输入图像的每个位置都被多个窗口覆盖，从而提高特征提取的效果。同时，Swin Transformer 采用卷积层将小的图像块转换为向量，而不是直接将小的图像块作为序列元素送入 Transformer 编码器。这样可以将图像块中的空间信息和通道信息进行融合，从而提高模型的特征提取能力。除此之外，Swin Transformer 还采用了一系列优化策略，例如跨窗口位置编码、局部注意力等，进一步提高了模型的性能。

相关问题

详细说一下swin-transformer的窗口机制 和VIT的异同

Swin Transformer 和 VIT 都是基于 Transformer 的视觉模型，但它们在输入的分块方法上有所不同。

VIT 使用固定大小的非重叠图像块进行输入，每个图像块都是一个向量序列，可以通过 Transformer 进行特征提取和聚合。这种方法的优点是简单易懂，可以直接利用 Transformer 的自注意力机制对图像特征进行提取，但是由于图像块的固定大小，可能会导致信息的损失和模型的限制。

Swin Transformer 引入了窗口机制，将输入图像分成多个重叠的窗口，每个窗口都是一个小图像块，通过 Transformer 进行特征提取和聚合。在每个 Transformer 编码器中，窗口大小和步幅会逐渐减小，同时通道数会逐渐增加，从而使模型逐渐提取出不同尺度的特征。这种方法的优点是可以在保证特征提取的有效性的同时，减小输入图像块的大小和数量，从而减少了模型的计算量和参数量。

总的来说，VIT 和 Swin Transformer 都是基于 Transformer 的视觉模型，但它们在输入分块的方法上有所不同。VIT 使用固定大小的非重叠图像块进行输入，而 Swin Transformer 引入了窗口机制，将输入图像分成多个重叠的窗口。两种方法都可以有效地提取图像特征，但 Swin Transformer 的窗口机制可以进一步提高模型的效率和性能。

swin-transformer和ViT模型相比，有什么不同？

Swin Transformer 和 ViT 模型都是目前流行的图像处理模型，它们的主要不同在于它们在处理图像时所采用的注意力机制。ViT 模型采用的是自注意力机制，这种机制能够更好地处理图片中的全局信息。而 Swin Transformer 则采用了分级的注意力机制，这种机制可以更好地处理图片中的局部信息，并且能够更好地适应不同尺度的图像。因此，Swin Transformer 在处理大图像时表现优秀，而 ViT 则更适合处理小图像。