SWIN transformer的移动窗口设计

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 架构，其中的移动窗口设计可以有效地减小 Transformer 架构中的计算量和内存占用。具体来说，Swin Transformer 的移动窗口设计采用了一个分层的策略，将输入特征图划分为多个不同大小的块，每个块内部使用 Transformer 进行计算，并将不同大小的块按照一定规律进行层间连接，从而实现了高效的计算和内存使用。具体来说，Swin Transformer 的移动窗口设计包括以下步骤： 1. 将输入特征图划分为多个大小不同的块。这些块可以是不同大小的正方形或矩形，每个块大小可以根据具体任务进行调整。 2. 在每个块内部使用 Transformer 进行计算。由于每个块的大小相对较小，因此可以使用较浅的 Transformer 架构进行计算，从而减小计算量和内存占用。 3. 将不同大小的块按照一定规律进行层间连接。具体来说，Swin Transformer 使用了类似金字塔的连接方式，即将较小的块连接到较大的块上，从而实现了高效的信息传递和特征提取。通过这种移动窗口设计，Swin Transformer 在保持 Transformer 架构优秀的特征提取和建模能力的同时，显著减小了计算量和内存占用，使得该模型更加适用于移动设备和边缘设备等资源受限的场景。

swin transformer移动窗口改进

swin transformer的移动窗口改进是通过将自注意计算限制在不重叠的局部窗口范围内来实现的。这种分层体系结构具有更高的效率。具体而言，每次输入到Transformers Blocks中，首先经过W-MSA（window_Multi-head_Self_Attention）计算，然后再进行滑动窗口SW-MSA（Shift_window_Multi-head_Self_Attention）计算。这种移动窗口的设计方案可以有效地减少计算复杂度。

swin transformer移动窗口介绍

### Swin Transformer 中移动窗口的工作原理及作用 Swin Transformer 的核心创新之一在于其 **移动窗口机制**（Shifted Window Mechanism），这一设计不仅显著降低了计算复杂度，还保留了自注意力机制的强大建模能力。以下是关于该机制的具体工作原理及其作用的详细介绍： #### 1. 窗口划分为了减少全局自注意力机制带来的高计算成本，Swin Transformer 将输入图像划分为不重叠的小窗口，每个窗口内部独立执行自注意力操作[^4]。这种局部化的处理方式大幅减少了所需的计算量，因为自注意力仅限于较小范围内的像素点。 #### 2. 移位窗口策略在不同阶段（Stage）之间，Swin Transformer 使用一种称为 **移位窗口** 的技术来增强跨窗口的信息交互。具体来说，在某些层中，相邻窗口之间的边界会相互偏移半个窗口大小，形成新的组合窗口。通过这种方式，原本属于不同窗口的 patch 被重新分配到同一组中参与计算[^1]。此过程可以通过下述伪代码简单描述： ```python def shifted_window_attention(input_patches, window_size): # Step 1: Partition input into non-overlapping windows regular_windows = partition_into_windows(input_patches, window_size) # Step 2: Perform self-attention within each window attended_regular = apply_self_attention(regular_windows) # Step 3: Shift the window boundaries by half size shifted_windows = shift_boundaries(attended_regular, window_size // 2) # Step 4: Apply attention again on new combined windows final_output = apply_self_attention(shifted_windows) return final_output ``` #### 3. 层级式架构中的作用随着网络深度增加，Swin Transformer 不断调整窗口尺寸并逐步融合低层特征至高层语义信息。这模仿了传统卷积神经网络（CNNs）逐层扩大感受野的设计理念[^5]。因此，即使是在较大规模的任务上，模型也能有效捕获多尺度空间关系而不会陷入过高的内存需求困境之中。此外，由于引入了周期性的移位安排，整个体系结构具备更好的灵活性以及鲁棒性面对各种分辨率变化情况下的数据样本表现良好[^3]。 --- ### 性能优势总结相比于标准 ViT 架构，采用上述方法构建起来的 Swin Transformers 显示出了以下几个方面的优越性能特点： - 更高效的资源利用率； - 对细粒度模式更加敏感； - 可扩展性强适用于多种下游应用场景如目标检测分割等任务领域。 ---

阅读全文

SWIN transformer的移动窗口设计

swin transformer移动窗口改进

swin transformer移动窗口介绍

相关推荐

Swin Transformer 实现图像分类

tensorflow实现的swin-transformer代码

swin transformer滑动窗口移动次数

Swin transformer的移动窗口操作

Swin Transformer介绍移动窗口500自

swin transformer的窗口大小改进

swin transformer的移动窗口划分改进方案

swin transformer相邻窗口感受野fastvit

详细讲解·swin transformer的移动窗口操作

swin transformer窗口自注意力机制

Swin Transformer

swin transformer与transformer对比

swin transformer 无间道

swin transformer概述

swin Transformer模型

swin transformer金字塔

Swin Transformer block

swin transformer掩码

大家在看

Unity3D 实战视频教程 保卫萝卜 2D 游戏开发

纯电动汽车百公里电耗计算

波恩癫痫脑电5种类.zip

fortran77源程序转C工具包

Kvaser CANLIB API.pdf

最新推荐

MATLAB统计工具箱中的回归分析命令PPT课件.ppt

ASP.NET新闻管理系统：用户管理与内容发布功能

【实战派量化投资秘籍】：Pair Trading策略全方位解析

fpga中保持时间建立时间时序约束

Notepad2: 高效替代XP系统记事本的多功能文本编辑器

【mPower1203驱动故障全攻略】：排除新手疑难杂症，提升部署效率

keil5打不开

远程进程注入技术详解：DLL注入的实现步骤

【驱动安装背后的故事】：mPower1203机制深度剖析及优化技巧

tensorflow2.5.0 linux-aarch64.whl

Unity3D 实战视频教程保卫萝卜 2D 游戏开发