Swin Transformer是在2021年提出的一种新型Transformer网络架构，它是由微软亚洲研究院和香港中文大学合作研究提出的。该网络引入了一种新的分层机制，将原本的连续的多头自注意力层和全连接层分开，然后通过分层连接的方式进行交互。 Swin Transformer网络的原理如下： 1. 基础块：网络的基础块是一个由两个子块组成的结构，分别是Patch Embedding和Local Self-Attention。Patch Embedding是将输入的图像分成一系列的小块，然后将这些小块映射成向量表示。Local Self-Attention是一种局部自注意力机制，可以提取局部特征。 2. 分层机制：Swin Transformer网络引入了一种新的分层机制，将原本的连续的多头自注意力层和全连接层分开，然后通过分层连接的方式进行交互。这种分层机制可以减少网络中的参数数量，提高训练和推理的效率。 3. Shift操作：Swin Transformer网络还引入了Shift操作，它可以将图像的特征沿着通道维度进行平移，从而增加了特征的多样性，提高了网络的泛化能力。 4. Token Swin：为了解决Swin Transformer对小尺寸图像的处理问题，Swin Transformer提出了Token Swin，它可以将输入的图像分解成更小的块，从而提高网络对小尺寸图像的处理能力。 总之，Swin Transformer是一种新型的Transformer网络架构，它通过分层机制、Shift操作和Token Swin等技术手段，提高了网络的效率和泛化能力，使得它在计算机视觉领域取得了很好的效果。