类似于卷积的滑动，卷积的滑动是以像素点为单位。swin-transformer的滑动是以子块为单位

是的，Swin Transformer 的滑动是以子块为单位，而不是以像素点为单位。在传统的卷积神经网络中，卷积操作是以像素点为单位进行滑动的，这意味着卷积核在输入图像上滑动时，每次只移动一个像素。

而在 Swin Transformer 中，每个小的图像块可以被进一步分解成若干个子块，并且每个子块的大小是相等的。在计算每个子块的特征向量时，可以将这个子块和它周围的重叠部分一起计算，从而避免了信息重叠的问题。这意味着，在 Swin Transformer 中，窗口的滑动是以子块为单位进行的，而不是以像素点为单位进行的。

通过将窗口的滑动控制在子块的范围内，Swin Transformer 可以更好地利用每个子块的特征信息，并且可以避免卷积操作在图像上的不必要的滑动，从而提高模型的特征提取能力和计算效率。

总之，Swin Transformer 的滑动是以子块为单位进行的，这种滑动方式可以更好地利用每个子块的特征信息，并且可以避免卷积操作在图像上的不必要的滑动，从而提高模型的特征提取能力和计算效率。