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。