Swin Transformer 和 Convolution 结合模块

Swin Transformer 是一种新型的图像分类模型，它引入了局部感知和全局视野之间的交互。为了结合 Swin Transformer 和 Convolution，可以使用两种方法：

1. 堆叠式结合（Stacked Fusion）：在这种方法中，Swin Transformer 和 Convolution 分别作为两个独立的模块进行堆叠。首先，使用 Convolution 模块对输入图像进行卷积操作，提取局部特征。然后，将这些局部特征作为输入传递给 Swin Transformer 模块，用于全局感知和特征编码。最后，将 Swin Transformer 模块的输出与 Convolution 模块的输出进行融合，得到最终的特征表示。

2. 并行式结合（Parallel Fusion）：在这种方法中，Swin Transformer 和 Convolution 同时作用于输入图像。首先，将输入图像同时输入给 Convolution 模块和 Swin Transformer 模块进行特征提取。Convolution 模块负责提取局部特征，而 Swin Transformer 模块负责提取全局特征。然后，将两个模块的输出进行融合，得到最终的特征表示。

这两种结合方法可以根据具体任务和需求进行选择和调整。它们能够充分利用 Swin Transformer 的全局感知能力和 Convolution 的局部感知能力，提高图像分类的性能和效果。