swin transformer和transformer

Swin-Transformer和Transformer都是深度学习中的模型，它们的主要区别在于Swin-Transformer相对于标准Transformer有更高的计算效率和更好的性能。在性能方面，Swin-Transformer在多个计算机视觉任务上都表现出了很好的性能，比如图像分类、目标检测和语义分割等。此外，Swin-Transformer还比标准的Transformer更加鲁棒，对于输入图片中存在的干扰和噪声更加具有抗干扰性。当人们使用Transformer作为计算机视觉任务的模型时，通常需要对输入图片进行划分成一定的小块，然后再进行处理。这样做的原因是，如果直接将整个图片作为一个序列输入到Transformer中，会导致计算成本非常高。这种做法在处理大尺寸的图片时尤为明显。