一、SwinTransformer论文
论文地址：arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf
二、 SwinTransformer网络结构
SwinTransformer是一种基于transformer的图像分类网络结构。SwinTransformer是由微软亚洲研究院提出的，其特点是具有高效的计算和参数效率。
SwinTransformer的网络结构主要包括以下几个部分：
图片块划分：将输入的图片划分成多个非重叠的小块。
窗口分区：将小块按照一定的窗口大小进行分区。每个分区由一个可学习的线性变换独立处理。
深层网络：每个分区的特征经过深层网络处理，得到更高级别的特征表示。
跨窗口连接：不同分区之间通过跨窗口连接（window-based token mixing）进行信息交流，以增强特征的表达能力。
注意力机制：使用transformer中的多头自注意力机制，对输入的特征进行加权融合和信息交互。
分类头：在顶层引入一个全局的平均池化操作，产生图像级别的特征表示ÿ
