swin transformer的局限性

Swin Transformer 是一种新型的视觉 Transformer 模型，它在许多计算机视觉任务上取得了很好的性能。然而，它也存在一些局限性。

首先，Swin Transformer 的计算复杂度比传统的卷积神经网络高。由于 Swin Transformer 采用了多层分解的方式，使得每个位置都需要与其他位置进行交互，这导致了更高的计算和存储开销。尤其是对于大规模的图像，Swin Transformer 的训练和推理时间会比较长。

其次，Swin Transformer 在处理长距离依赖性时可能存在一定的挑战。由于 Swin Transformer 采用了固定大小的窗口来建立图像内的位置关系，较远的像素之间的交互可能会受到限制。这可能导致在某些场景下，Swin Transformer 的性能相对传统卷积网络略有下降。

此外，Swin Transformer 对于输入图像的分辨率要求较高。由于其采用了分解策略，较低分辨率的图像可能会导致信息丢失和模糊的预测结果。

最后，Swin Transformer 目前主要应用于静态图像任务，对于时序数据（例如视频处理）的应用还相对较少。这也限制了 Swin Transformer 在一些动态场景下的应用能力。

总之，尽管 Swin Transformer 在许多计算机视觉任务上表现出色，但它仍然存在一些局限性，包括计算复杂度高、长距离依赖性挑战、对输入分辨率要求较高以及对时序数据的应用限制等。