具体分析一下swin transformer

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它是由微软研究院提出的，相比较于传统的Transformer模型，Swin Transformer的主要特点是通过分层的方式来减少计算量并提高模型的效率。

具体来说，Swin Transformer采用了两种类型的分层结构：Patch Partition和Shifted Window。其中，Patch Partition层将输入图像划分成多个patch，并将每个patch视为一个单独的序列进行处理；而Shifted Window层则通过平移操作来汇聚不同位置的信息，从而实现了跨patch的信息交流。

另外，Swin Transformer还采用了一种类似于深度可分离卷积的方式来减少计算量，即对每个patch进行channel-wise的分离和独立卷积，然后再将结果进行concatenate操作。

总的来说，Swin Transformer在计算效率和模型性能方面都取得了不错的表现，尤其是在处理大尺寸图像的任务上表现突出。