swin transformer 提取图像浅层特征

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在图像处理领域取得了很好的效果。与传统的卷积神经网络不同，Swin Transformer使用了局部注意力机制和窗口化的方式来处理图像。

Swin Transformer的核心思想是将图像分割成多个固定大小的小块，称为图像窗口。每个图像窗口都会被视为一个独立的序列，并通过Transformer模型进行处理。这种窗口化的方式使得Swin Transformer能够处理大尺寸的图像，同时减少了计算和内存的需求。

在Swin Transformer中，浅层特征的提取是通过多个层级的Transformer模块实现的。每个Transformer模块由多个注意力头和前馈神经网络组成，用于学习图像窗口之间的依赖关系和特征表示。通过堆叠多个Transformer模块，Swin Transformer可以逐渐提取出图像的深层特征。

除了浅层特征提取，Swin Transformer还包括了一个全局池化层和一个全连接层用于最终的分类任务。全局池化层将所有图像窗口的特征进行平均或最大池化，得到整个图像的特征表示。然后，这个特征表示通过全连接层进行分类预测。

总结一下，Swin Transformer通过窗口化的方式将图像分割成小块，并使用多层Transformer模块逐渐提取出图像的浅层特征。这种方法在图像分类任务中取得了很好的效果。