swin transformer提取特征

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它在处理图像识别和计算机视觉任务中表现出了优异的性能。其名称中的"Swin"是"Shifted Windows"的缩写，这个概念是该模型的核心创新之一。

Swin Transformer通过一种称为“层移位窗口（Shifted Windows）”的技术来提取特征。这种技术通过将输入图像分割成多个局部窗口，然后在这些窗口内进行自注意力计算，从而实现了对图像的局部特征进行建模。在每个窗口内部，Transformer结构将计算每个窗口内像素之间的自注意力，以此来提取局部特征。但是，为了捕捉更大范围的依赖关系，模型采用了一种称为“层移位”的方法，即在不同层之间，窗口的位置相对于前一层有所偏移，这样就能够在层间建立跨窗口的联系，从而捕获全局信息。

Swin Transformer在保持高效率的同时，能够对图像进行分层次的特征提取，使得它在各种图像识别任务中都有很好的表现，如图像分类、目标检测和语义分割等。