给我介绍一下swin transformer

Swin Transformer是一种基于transformer架构的图像分析模型，它于2021年由香港中文大学和微软亚洲研究院的研究人员共同提出。

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，Swin Transformer采用了一种新颖的分层策略，将图像分割为可调整大小的图块，并在这些图块之间建立了全局信息流。这种策略使得Swin Transformer能够处理更大尺寸的图像，同时保持较低的计算和内存需求。

Swin Transformer还引入了一个跨窗口的局部注意力机制，它允许模型在每个图块内部建立局部依赖关系，同时在图块之间建立全局依赖关系。这种注意力机制使得模型能够捕捉到更全局的上下文信息，从而提高了图像分析的性能。

通过在多个视觉任务上进行实验证明，Swin Transformer在准确性和效率方面都具有优势。它在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了与当前最先进模型相媲美甚至超越的性能。

总体而言，Swin Transformer是一种创新的图像分析模型，它通过引入分层策略和跨窗口的局部注意力机制，提高了图像分析任务的性能和可扩展性。