VIT中transformer用的更低维度的信息，信息相对更全。Swin-transformer用的相对高维的信息，通道数更多，意味着提取更多特征对吗

你说得很对。VIT中的Transformer确实使用比较低维度的信息，但这些信息相对更全面，因此VIT在提取全局特征方面很有效。而Swin Transformer中使用的相对更高维度的信息，通道数更多，这意味着它可以提取更多的特征，以更好地捕捉局部细节。因此，Swin Transformer在处理更大的图像和更复杂的任务时可能会更有效。

具体来说，VIT中的Transformer使用的是比较低维的信息，即它使用的是一组嵌入向量来表示输入图像的每个小块。这些向量代表了输入图像的全局信息，因此VIT在提取全局特征方面很有效。而Swin Transformer中使用更高维度的信息，即它使用更多的通道来表示输入图像的每个小块。这些通道可以包含更多的局部细节，例如纹理、边缘和颜色信息，从而更好地捕捉局部细节。

因此，在处理更大的图像和更复杂的任务时，Swin Transformer可能更有效，因为它可以处理更多的特征，并更好地捕捉局部细节。但是，在处理较小的图像和简单的任务时，VIT可能更有效，因为它可以更好地提取全局特征，而不需要处理太多的局部细节。

总之，VIT中使用低维度的信息提取全局特征，而Swin Transformer使用更高维度的信息来捕捉局部细节。这意味着Swin Transformer可以提取更多的特征，并更好地处理更大的图像和更复杂的任务。

相关问题

swin-transformer的通道数要远多于VIT

是的，Swin Transformer 的通道数要远多于 VIT。在 Swin Transformer 中，每个阶段的特征通道数都是一个超参数，这个超参数通常被称为C。在 Swin Transformer 中，C 的值通常要比 VIT 大得多，这是因为 Swin Transformer 使用了更多的层和更大的图像块大小，需要更多的特征通道来处理更多的信息。

具体来说，Swin Transformer 中的每个阶段都由多个层组成，每个层中都包含了多个子层。在每个子层中，都会进行特征的提取和表示，从而得到一个新的特征表示。在 Swin Transformer 中，每个子层中的特征通道数都是固定的，通常被设置为一个较小的值，例如64或96。然后，在每个阶段的最后一个子层中，会将所有的特征通道进行拼接，得到一个更高维度的特征表示。因此，每个阶段最终的特征通道数是所有子层特征通道数的总和。

相比之下，VIT 的特征通道数要少得多，通常只有几十到几百个。这是因为 VIT 中使用的是小型的图像块和相对较少的层数，因此需要更少的特征通道来处理图像。然而，在 Swin Transformer 中，使用了更大的图像块和更多的层数，因此需要更多的特征通道来处理更多的信息。

总之，Swin Transformer 的通道数要远多于 VIT。在 Swin Transformer 中，每个阶段的特征通道数都是一个超参数，通常被设置为一个较大的值，以处理更多的信息。相比之下，VIT 的特征通道数要少得多，通常只有几十到几百个，以适应小型的图像块和相对较少的层数。

vit transformer和swin transformer

VIT（Vision Transformer）和Swin Transformer 都是用于计算机视觉任务的变形器模型。

VIT 是一种基于变形器架构的图像分类模型，它将图像分割成小的图块，并通过将这些图块转换为序列数据来处理图像。这些序列数据被送入变形器模型，该模型由多个编码器层组成，用于提取特征并进行分类。VIT 在一些图像分类任务上取得了很好的性能，尤其是在大规模训练数据集上。

Swin Transformer 是一种基于窗口注意力机制的变形器模型，在图像分割和对象检测任务中表现出色。与传统的变形器模型不同，Swin Transformer 使用了交叉窗口注意力机制，它将图像划分为多个窗口，并在这些窗口之间进行信息传递。这样做的好处是可以更高效地处理大尺寸图像，同时保持了较大的感受野和全局上下文信息。

总的来说，VIT 和 Swin Transformer 都是在计算机视觉领域中使用的变形器模型，它们在不同的任务和场景中都取得了很好的性能。具体使用哪个模型取决于任务需求和数据集特点。