给我讲解一下 swin Transformer

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，是由微软亚洲研究院提出的，也是目前最先进的计算机视觉模型之一。Swin Transformer主要用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。

Swin Transformer模型的特点在于，通过对Transformer模型的分层结构进行调整，使得模型的计算复杂度得到了降低，同时保持了高精度和高效率。具体来说，Swin Transformer将Transformer模型中的均等分割方式改为了逐级分割，即将输入图片分割成多个小块，然后逐级进行特征提取和信息交互，最后再将各个小块的特征进行整合，得到整张图片的特征表示。这种分级结构可以有效地减少计算量，提高模型的效率。

此外，Swin Transformer还采用了局部注意力机制和跨阶段连接等技术，进一步提高了模型的精度和泛化能力。

总体来说，Swin Transformer是一种高效、精确的计算机视觉模型，具有广泛的应用前景。