Swin Transformer介绍移动窗口500自

### Swin Transformer的移动窗口机制详解 #### 移动窗口的核心概念 Swin Transformer引入了分层结构和移动窗口机制，旨在解决标准Transformer在视觉任务中的计算复杂度问题。其核心思想是将输入图像划分为多个固定大小的非重叠窗口，并在这些窗口内部执行自注意力操作[^1]。这种设计不仅减少了计算开销，还允许模型专注于局部区域内的特征提取。 #### 窗口移位机制的作用 为了增强跨窗口的信息交流，Swin Transformer采用了**窗口移位（Shifted Window Mechanism）**技术。该技术通过周期性地调整像素的空间位置，使相邻窗口之间的边界得以共享信息[^3]。这一过程不会显著增加额外的计算负担，却有效提升了模型捕获全局上下文的能力。 #### 自注意力在非重叠窗口中的应用 具体而言，在每个阶段的Swin Transformer Block中交替使用两种类型的多头自注意力模块： - **Window-based Multi-head Self-Attention (W-MSA)**：仅限于当前窗口范围内的自注意力计算； - **Shifted Window-based Multi-head Self-Attention (SW-MSA)**：经过移位后的扩展窗口间进行更广泛的关联分析[^5]。 #### 参数500的意义探讨 关于提到的具体数值“500”，虽然未直接出现在前述引用资料里，但从实际应用场景推测可能是指代如下几种可能性之一： 1. 图像尺寸或划分单元格数目的设定值； 2. 训练过程中某特定超参配置下的迭代次数阈值； 3. 或者是在某些实验条件下得出的表现指标得分等等。不过确切解释仍需依据具体语境来判断[^4]。 ```python import torch def shifted_window_attention(input_tensor, num_heads=8, window_size=7): """ 实现一个简化版本的shifted window attention逻辑 Args: input_tensor (torch.Tensor): 输入张量形状[B,H,W,C] num_heads (int): 多头注意的数量 window_size (int): 每个窗口的高度宽度 Returns: output_tensor (torch.Tensor): 输出张量形状同input_tensor一致 """ B, H, W, C = input_tensor.shape assert H % window_size == 0 and W % window_size == 0, 'Input dimensions must be divisible by window size' # Step1: 将feature map分割成non-overlapping windows patch_dim = window_size * window_size patches = rearrange( input_tensor, 'b (h dh) (w dw) c -> b h w (dh dw c)', dh=window_size,dw=window_size) # Step2: 对patches做roll shift operation模拟cross-window interaction效果 rolled_patches = torch.roll(patches,-window_size//2,(1,2)) # Step3: 执行standard MSA within each new formed window after shifting qkv = rearrange(rolled_patches,'... (p d)->...(p)d',d=C*3)//num_heads**(0.5) # 进行QKV分解与后续dot-product attentions等常规流程... ... return final_output_rearranged_back_to_original_form if __name__=='__main__': dummy_data=torch.randn((16,56,56,96)) result=shifted_window_attention(dummy_data,num_heads=8,window_size=7) print(result.shape) ``` ---