swin transformer的变体

### Swin Transformer 变体及其改进 #### 局部窗口多头自注意力机制为了应对传统 Transformer 在处理高分辨率图像时遇到的计算瓶颈，Swin Transformer 引入了局部窗口内的多头自注意力机制。这种设计不仅降低了计算复杂度，还使得模型能够更有效地捕捉空间层次上的依赖关系[^5]。 ```python class WindowAttention(nn.Module): """Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias. """ ``` #### 移动窗口策略不同于常规方法在整个特征图上应用全局自注意力，Swin Transformer 使用滑动窗口的方式，在相邻层之间移动窗口位置。这一创新允许跨窗口的信息交流，增强了模型表达能力的同时保持较低的时间和空间开销。 #### 多尺度表示学习通过堆叠多个阶段（Stage），每个阶段内部包含若干个由下采样操作连接的标准 Swin Transformer 块组成，实现了不同尺度下的有效特征提取。这有助于提高对各种尺寸目标物体识别的效果[^3]。 #### 改进版本与扩展基于原始架构的成功经验，后续出现了多种针对特定应用场景优化过的变种： - **Tiny-Swin**: 减少层数并调整通道宽度来构建轻量化版本； - **Base/S large/Xlarge models**: 扩展网络规模以追求更高性能表现； - **Swin-Lite**: 针对移动端设备进行了专门裁剪简化； - **CSWin/PSANet etc.**: 结合其他先进理念和技术进一步增强功能特性。

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