是不是可以理解为假设一张图片被分为16*16个小的图像块，现针对每个小图像块进行卷积操作。得到一个降维后的特征向量。再将向量聚合送入transformer

可以将 Swin Transformer 的输入过程理解为对图像进行分块、卷积和 Transformer 编码器处理的过程。具体来说，对于一个输入图像，首先将其分成多个重叠的小图像块，然后对每个小图像块进行卷积操作，将其转化为一个较低维度的特征向量。这个过程可以使用卷积层实现，也可以使用其他的特征提取方式，例如卷积神经网络、自编码器等。

然后，将每个小图像块的特征向量作为序列元素，送入 Swin Transformer 的编码器进行特征提取和聚合。在每个编码器中，序列元素的特征向量会先经过自注意力机制进行特征提取，然后再通过前馈神经网络进行特征聚合。通过这种方式，Swin Transformer 可以提取出输入图像中每个小图像块的特征表示，并将它们整合为一个全局的特征表示，用于完成不同的视觉任务，例如图像分类、目标检测等。

需要注意的是，Swin Transformer 的窗口机制可以使模型逐渐提取出不同尺度的特征，从而提高模型的性能。在每个编码器中，窗口大小和步幅会逐渐减小，同时通道数会逐渐增加，从而使模型逐渐提取出更高层次的特征。因此，Swin Transformer 对图像的处理不仅仅是简单地进行卷积和聚合，而是通过一系列的 Transformer 编码器实现了对图像的多层次特征提取和聚合。