swintransform车牌识别问题。

回答：

根据您提供的信息，我们可以看出您遇到的问题是对于车牌识别项目的输出结果不明确，具体解释如下：

1. Swin Transformer模型 Swin Transformer模型是一种可伸缩的Transformer架构，其通过分区块的方式使得模型计算效率更高。该模型已经在COCO和ImageNet数据集上展示了良好的表现，但是在车牌识别项目中精度效果如何需要进一步验证。

2. CTC算法 CTC算法是具有应用广泛性的一种序列识别算法，虽然比CRNN模型更为简单，但在实际场景中大量使用且精度较高。

3. 输出结果 根据您提供的矩阵输出结果(21 128 78)，我们可以看出：

4. 21指的是你的网络输出了21个时间步。

5. 128指的是你的网络输入数据堆积成的batch_size。

6. 78指的是你的网络在输出层输出的时候需要经过的分类个数。

7. 解决方案 对于输出结果的问题，您可以尝试以下解决方案：

8. 在车牌识别项目中，我们需要将图像拆分为更小的图像块，并为每个图像块都进行预测。因此，我们需要找到合适的分块大小，这样可以从中获得最好的结果，这可能也有助于解决您遇到的问题。

9. 考虑到Swim Transformer模型与CTC算法结合的效果是否适合您的车牌识别项目。您可以尝试其他模型或算法，例如CRNN算法等，看看是否能够更好地解决您的问题。

10. 如果以上方法仍然没有解决您的问题，建议您重新检查您的数据集，以确保图像输入在经过预处理后是正确的，并且模型的训练过程也需要正确无误。

感谢您的提问，我们希望以上内容对您有所帮助。