swin transformer的patch merging过程

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它引入了Patch Merging机制，可以在不增加计算复杂度的情况下增大感受野。下面是Swin Transformer的Patch Merging过程：

1. 输入图片被分割为一组大小为$P \times P$的小图像块（patches）。每个小图像块都被映射到一个$d$维向量上。

2. 对于每个小图像块，都会使用一个Transformer编码器对其进行编码。这样，每个小图像块都被表示为$d$维的向量。

3. 对于所有的小图像块，按照固定的顺序进行排列，形成一个二维矩阵。这个矩阵可以理解为是一个特征图（feature map）。

4. 将这个特征图按照固定的步长（stride）进行池化，得到一个更小的特征图。这个池化操作可以看作是合并了相邻的小图像块，从而得到了更大的感受野。

5. 重复步骤3和步骤4，直到得到了一个仅包含一个元素的特征图。这个特征向量被送入一个全连接层进行分类或回归等任务。

可以看出，Patch Merging机制实现了对感受野的有效扩展，而且不需要增加计算复杂度。