Swin Transformer Block内包含什么

Swin Transformer Block是Swin Transformer的核心组件之一，包含以下几个部分：

1. Patch Partition：将输入的图像划分为多个小块(patch)，每个小块都被当做一个单独的序列输入到Swin Transformer中。

2. Shifted Window Self-Attention：在每个小块内部使用一种被称为Shifted Window Self-Attention的注意力机制，可以有效地捕捉局部特征。

3. Local Feature Fusion：在每个小块内部，使用局部特征融合来整合不同的通道特征。

4. Layer Norm和MLP：在每个小块的输出上应用层归一化和多层感知机(MLP)。

通过这些部分的组合，Swin Transformer Block能够从输入图像中提取出有效的特征表示，从而用于各种计算机视觉任务。