Swin-Transformer网络结构详解

### Swin Transformer 中 Blocks 的结构详解 Swin Transformer 的 Block 是其架构的核心组成部分之一，主要通过改进的多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention, MSA）来实现高效的特征提取。具体来说，一个完整的 Swin Transformer Block 主要由两部分构成：基于窗口的多头自注意力（Window-based Multi-head Self-Attention, W-MSA）以及移位后的窗口多头自注意力（Shifted Window-based Multi-head Self-Attention, SW-MSA）。这两者交替作用于不同的层中。 #### 基于窗口的多头自注意力 (W-MSA) 为了减少传统全局自注意力计算中的高复杂度问题，Swin Transformer 将输入图像分割成多个固定大小的不重叠窗口，并仅在这些局部窗口内部执行自注意力操作。这种方法显著降低了计算开销并增强了模型的空间感知能力[^2]。 以下是 W-MSA 的基本流程： 1. **窗口划分**: 输入特征图被均匀划分为若干个互不重叠的小窗口。 2. **局部自注意力计算**: 在每个独立窗口内应用标准的多头自注意力机制。 3. **拼接与线性变换**: 计算完成后，将各窗口的结果重新组合回原始形状，并经过一层全连接网络（MLP Layer）进一步处理。 此过程可以表示如下： ```python class WindowAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, window_size, num_heads): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size self.num_heads = num_heads # 定义QKV矩阵权重参数 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3) def forward(self, x): B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv.unbind(0) # 解耦得到q,k,v张量 attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) out = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) return out ``` #### 移位窗口多头自注意力 (SW-MSA) 除了常规的 W-MSA 外，在某些特定层次上还会引入 SW-MSA 来增强跨窗口的信息交互。该技术通过对相邻窗口实施周期性的水平/垂直偏移操作，使得原本属于不同窗口的部分像素能够参与到同一个新的扩展窗口内的注意力建模之中[^3]。 这种设计不仅保留了原有分块策略带来的高效优势，同时也促进了更广泛区域间的依赖关系捕捉，从而提升了整体性能表现。 下面是关于如何实现 SW-MSA 的一段伪代码描述： ```python def shifted_window_attention(input_tensor, mask_matrix=None): """ 实现带有遮挡掩码功能的支持shift操作的window attention模块 参数: input_tensor: 形状为[B,H,W,C]的标准四维Tensor数据. mask_matrix: 可选参数，默认为空；当存在时用于指定额外加入到softmax前logits上的mask向量. 返回值: 输出同样维度的新特征映射结果。 """ # Step1: 对原feature map做cyclic shift移动调整位置 shifted_x = cyclic_shift(input_tensor=input_tensor, shift_size=shift_size) # Step2: 划分成non-overlapping windows形式 win_partitioned_x = partition_into_windows(shifted_x, window_size=window_size) # Step3: 执行normalized dot-product based scaled attention mechanism inside each local region attended_features = apply_wmsa(win_partitioned_x, relative_position_bias_table=bias_table) # Step4: Reverse the previous shifting operation back to normal order layout again finally restored_output = reverse_cyclic_shift(attended_features, original_shape=(B, H, W), inverse_shift=True) return restored_output ``` 综上所述，Swin Transformer 的每一个 block 都是由上述两种类型的子组件按顺序堆叠而成的整体单元，它们共同协作完成逐级抽象高层次语义的任务目标。

### 将Swin-Transformer与YOLOv5结合实现目标检测 #### 方法概述 为了提高YOLOv5对于小目标的检测能力，可以引入Swin Transformer结构。具体来说，在原有YOLOv5框架基础上加入基于Swin Transformer设计的小目标检测头部模块。这种组合不仅能够增强模型对细节特征的学习能力，还能有效改善针对较小物体识别的效果。 #### 实现步骤详解 ##### 修改配置文件 首先需要调整YOLOv5项目的`yolov5/models/yolo.py`以及相关配置文档来支持新的网络架构定义。这一步骤涉及到更新backbone部分以适应Swin Transformer的要求[^1]。 ##### 添加自定义层 接着是在`common.py`里新增必要的函数调用来完成数据预处理工作，比如导入PyTorch内置的功能包： ```python import torch.nn.functional as F ``` 此操作有助于后续更好地连接不同组件之间的接口[^3]。 ##### 构建新Head Module 创建一个小目标专用的head module，该模块会接收来自骨干网提取出来的多尺度特征图作为输入，并经过一系列卷积运算后输出预测框坐标及类别概率分布。这部分改动主要体现在源码中的`models/common.py`文件内： ```python class SwinDetHead(nn.Module): def __init__(self, ...): # 参数列表省略 super(SwinDetHead, self).__init__() # 定义一些可训练参数... def forward(self, x): ... return output ``` 上述类实现了特定于Swin Transformer的目标检测头逻辑[^2]。 ##### 调整损失计算方式 最后要适当修改loss function的设计思路，使其更贴合实际应用场景下的需求特点。例如可以在原有的交叉熵损失之外再额外加上一项专门衡量小尺寸实例表现好坏的标准。 --- 通过这些措施，便完成了将Swin Transformer融入YOLOv5体系的过程，从而构建起一个更加鲁棒且高效的实时对象探测器。