swin transformer图像分割网络

### Swin Transformer for Image Segmentation: Architecture and Implementation Swin Transformer 是一种分层架构的 Transformer，专为计算机视觉任务设计。它通过滑动窗口机制（Shifted Windows Mechanism），有效减少了计算复杂度并增强了局部建模能力[^1]。 #### 架构概述 Swin Transformer 的图像分割架构类似于 U-Net 结构，由编码器、瓶颈部分以及解码器组成。具体来说： - **编码器** 编码器基于 Swin Transformer Block 实现，逐级下采样输入图像以提取高层次特征。每个阶段包含多个 Swin Transformer Blocks 和 Patch Merging 层，后者负责降低分辨率和增加通道数[^3]。 - **瓶颈部分** 这一部分连接编码器和解码器，通常是一个深层的 Swin Transformer Block 集合，进一步增强全局上下文信息[^3]。 - **解码器** 解码器采用逐步上采样的方式恢复空间维度，并融合来自编码器的多尺度特征。这种设计有助于保留细节信息，从而提高分割精度。 - **跳过连接（Skip Connection）** 跳过连接将低层特征传递给高层，弥补因下采样丢失的空间信息。这些连接对于精确边界预测至关重要[^4]。 #### 关键组件详解 ##### Swin Transformer Block Swin Transformer Block 是整个架构的核心单元，主要包括以下两部分： 1. **Window-Based Self-Attention (W-MSA)** 将输入划分为固定大小的不重叠窗口，在每个窗口内部独立执行自注意力操作。这种方法显著降低了计算开销。 2. **Shifted Window-Based Self-Attention (SW-MSA)** 在偶数层中偏移窗口划分模式，使得相邻像素间的信息能够跨窗口传播。此技术既保持了高效性又提升了感受野范围。 以下是 Python 中的一个简化版 Swin Transformer Block 实现示例： ```python import torch.nn as nn class SwinTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, window_size=7, shift_size=0): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.attn = WindowMultiHeadAttention( dim, window_size=(window_size, window_size), num_heads=num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0.) self.shift_size = shift_size def forward(self, x): H, W = self.input_resolution B, L, C = x.shape shortcut = x x = self.norm1(x) # cyclic shift if self.shift_size > 0: shifted_x = torch.roll(x.view(B, H, W, C), shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2)) else: shifted_x = x.view(B, H, W, C) # partition windows x_windows = window_partition(shifted_x, self.window_size) # nW*B, window_size, window_size, C x_windows = x_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size, C) # nW*B, window_size*window_size, C # attention operation attn_windows = self.attn(x_windows, mask=self.attn_mask) # nW*B, window_size*window_size, C # merge windows attn_windows = attn_windows.view(-1, self.window_size, self.window_size, C) shifted_x = window_reverse(attn_windows, self.window_size, H, W) # B H' W' C # reverse cyclic shift if self.shift_size > 0: x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)) else: x = shifted_x return x + shortcut ``` ##### 特征金字塔网络（FPN） 为了更好地利用多层次特征，Swin UNet 使用 FPN 类似的设计思路，将不同尺度下的特征图进行融合后再送入最终分类头[^3]。 --- ### 性能评估与实验结果 在 Synapse 数据集上的实验证明，Swin UNet 达到了优于传统 CNN 方法的效果，尤其是在处理细粒度结构时表现出更强的能力[^3]。此外，ACDC 数据集测试表明该模型具有良好的泛化性和鲁棒性。 ---