swin transformer网络结构细节
时间: 2024-11-05 16:11:01 浏览: 115
Swin Transformer是一种改进版的Transformer架构,它主要特点在于引入了“窗口”(Window)的概念,并结合了局部自注意力(Local Attention)和全局自注意力(Global Attention)。以下是Swing Transformer的基本网络结构细节:
1. **窗口划分**(Window Partitioning):将输入的图像分割成多个大小相等的非重叠窗口(通常称为MHA窗口,即Multi-Head Attention窗口),每个窗口内的元素只与其他窗口内的元素通信,而不同窗口之间的信息交换则是通过全局自注意力模块完成。
2. **局部自注意力**(Local Self-Attention):在每个窗口内部,Swin Transformer应用标准的自注意力机制,关注的是相邻的像素,这有助于减少计算量并增强对局部特征的学习。
3. **线性混合层**(Linear Mixing Layer):每个窗口经过局部注意力后,会进行线性变换,然后把所有窗口的结果拼接起来形成新的特征图。
4. **移位窗体**(Shifted Windows):为了保持上下文信息的连续性,窗口在沿着空间维度滑动一格后再进行下一次的注意力计算,这种方式避免了自注意力计算过程中可能出现的信息遗漏。
5. **MHA模块(Multi-Head Attention)**:包含一组并行的头部,每个头部负责关注不同的特征子集,最后通过加权求和合并得到最终的注意力输出。
6. **残差连接和层归一化**:类似于原始Transformer,Swin Transformer在网络层间添加残差连接,并对每一层的输出进行层归一化,以加速收敛和改善模型性能。
7. **可堆叠的Swin Transformer Block**:可以将多个这种结构的模块堆叠在一起,形成深度更深的网络,以提取更高级别的特征。
Swin Transformer的这些设计使其在图像分类、物体检测等视觉任务中展现出优秀的性能,特别是在处理大分辨率图像时。
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