swintransformer和transformer

Transformer和Swin-Transformer都是深度学习中的模型，它们在计算效率和性能方面有一些区别。

Transformer是一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务中。它通过多层的自注意力和前馈神经网络层来建模输入序列之间的关系。Transformer在处理长序列时，由于自注意力机制的全连接性质，会导致计算复杂度较高，因此在计算效率上存在一定的问题。

Swin-Transformer是对标准Transformer的改进，它引入了局部注意力机制和窗口化的自注意力机制，以减少计算复杂度。具体来说，Swin-Transformer将输入图像划分为多个固定大小的块，并在每个块内进行自注意力计算，从而降低了计算复杂度。此外，Swin-Transformer还通过层级的注意力机制来建模不同尺度的特征，提高了模型的性能。

总结来说，Swin-Transformer相对于标准Transformer具有更高的计算效率和更好的性能。它在多个计算机视觉任务上表现出了很好的性能，并且对于输入图片中存在的干扰和噪声具有更强的抗干扰性。