swin transformer和vision transformer

Swin Transformer和Vision Transformer都是基于Transformer架构的图像识别模型。

Swin Transformer是2021年发表的论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》中提出的一种新型的图像识别模型。它引入了一种称为"shifted windows"的机制，通过将图像分割成不同的窗口，并在窗口之间引入位移操作，从而实现了对图像的多尺度建模。这种机制使得Swin Transformer能够在处理大尺寸图像时保持较低的计算和内存开销，并且在多个图像识别任务上取得了优秀的性能。

Vision Transformer是2020年发表的论文《An Image Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition as Scale》中提出的一种基于Transformer的图像识别模型。它将图像分割成固定大小的图像块，并将每个图像块作为输入序列传递给Transformer模型。通过引入位置嵌入和图像块的嵌入，Vision Transformer能够对图像进行全局建模，并在多个图像识别任务上取得了与传统卷积神经网络相媲美的性能。

这两种模型都是基于Transformer的图像识别模型，但在具体的网络结构和机制上有所不同。Swin Transformer通过引入"shifted windows"机制实现了多尺度建模，而Vision Transformer则通过将图像分割成图像块并引入位置嵌入实现了全局建模。