swin transformer 用3D卷积

Swin Transformer是一个基于Transformer的模型架构，主要是用于图像分类等计算机视觉任务。与传统的卷积神经网络相比，Swin Transformer使用了类似于自注意力机制的方式来捕捉图像中的特征。与3D卷积相比，Swin Transformer不使用3D卷积，而是使用类似于2D卷积的方式来处理图像。这是因为图像中的空间信息通常是二维的，而且Swin Transformer使用了类似于自注意力机制的方式来捕捉图像中的特征，这种方式可以跨通道和空间维度有效地捕捉图像中的信息。因此，Swin Transformer不需要使用3D卷积。