swin Transformer的滑动窗口

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它特别之处在于采用了“滑动窗口”（Sliding Window）机制来处理图像数据，解决了传统Transformer在处理大尺寸输入时计算效率低的问题。在传统的Transformer中，全局自注意力会使计算复杂度随着序列长度呈平方增长，对于高分辨率的图片来说，这显然是不可接受的。

Swin Transformer通过将大图像划分成多个相邻的局部窗口（Window），每个窗口内进行自注意力计算，然后在窗口间进行跨窗口的注意力交互。这样，模型只关注局部信息，减少了计算量，并保持了相对较高的感受野（Receptive Field）。同时，为了连接不同窗口的信息，还引入了“移位”的思想（Shifted windows），使得模型能够跨越窗口边界进行通信。

这种设计让Swin Transformer能在保持Transformer模型效果的同时，适合于更长的输入序列和更高的并行计算能力，非常适合用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。