SwinTransformer是采用残差网络的设计思想么

是的，Swin Transformer采用了残差网络的设计思想。残差网络是一种通过跳跃连接来解决深层网络训练困难的方法。在Swin Transformer中，每个阶段（stage）都由多个基本块（block）组成，而每个基本块内部又由多个层（layer）组成。在基本块内部，使用了残差连接来传递信息，使得网络可以更好地学习到输入和输出之间的差异。

具体来说，Swin Transformer中的每个基本块都包含了一个局部注意力机制（Local Attention Mechanism），用于捕捉局部特征之间的依赖关系。而在基本块之间，则采用了跨阶段的连接（Shifted Window Attention），用于捕捉全局特征之间的依赖关系。这种设计思想使得Swin Transformer可以在处理图像等大尺寸输入时，仍然能够保持较高的计算效率和较好的性能。

总结来说，Swin Transformer采用了残差网络的设计思想，并结合了局部注意力机制和跨阶段连接，以实现对大尺寸输入的高效处理和优秀的性能表现。