Swin Transformer和Transformer区别

Swin Transformer是一种新型的Transformer架构，与传统的Transformer架构在多个方面有所不同。以下是它们之间的一些区别：

1. Hierarchical Structure: Swin Transformer使用一种分层结构，其中每个层级都分别处理输入的不同分辨率。这种结构使得Swim Transformer能够处理大量数据，并且可以在保持高精度的情况下减少计算复杂度。

2. Local Attention: 传统Transformer采用的是全局自注意力机制，而Swin Transformer则使用局部自注意力机制。这种方法允许模型更好地处理输入序列中的长距离依赖性。

3. Window-based Position Encoding: Swin Transformer使用基于窗口的位置编码，该编码方法允许模型更好地处理大型输入序列。传统的Transformer使用的是固定大小的位置编码。

总的来说，Swin Transformer是一种更加高效和精确的Transformer架构，它在处理大规模数据时表现出色，并且可以处理更长的输入序列。