Swin Transformer如何平衡局部与全局特征？

<think>好的，我需要回答用户关于Swin Transformer如何平衡局部与全局特征的问题。首先，我得回顾一下Swin Transformer的基本结构和工作原理。Swin Transformer的核心创新在于其分层的窗口结构和移位窗口机制，这应该与局部和全局特征的平衡有关。 首先，用户提到了参考的两篇文献，其中引用了Swin Transformer的论文和一篇精读。我需要确保我的回答基于这些资料，并在适当的位置添加引用标识。根据论文，Swin Transformer通过分层的特征图来构建层次化特征，这可能涉及到局部到全局的信息整合。 接下来，我应该分解Swin Transformer的几个关键设计点。首先是窗口注意力（Window Attention），它将图像划分为不重叠的窗口，每个窗口内部进行自注意力计算。这样可以减少计算量，同时关注局部特征。但仅使用固定窗口的话，可能无法捕捉全局信息，所以需要移位窗口（Shifted Window）机制。移位窗口在相邻层之间移动窗口的位置，允许不同窗口之间的信息交互，从而逐步扩大感受野，整合全局信息。 然后是层次化结构（Hierarchical Structure），Swin Transformer通过合并不同深度的窗口，形成类似于CNN的金字塔结构，这样浅层捕捉局部细节，深层整合全局上下文。这也是平衡局部和全局的重要方法。 此外，相对位置编码（Relative Position Bias）可能也起到一定作用，因为它增强了模型对局部空间关系的理解，同时通过层次结构传递全局信息。 我需要确保每个部分都准确引用论文中的内容，例如窗口注意力如何降低计算复杂度，移位窗口如何促进跨窗口通信，以及层次化结构如何生成多尺度特征。同时，要避免使用任何Markdown格式，保持自然的中文表达，并正确使用数学公式的格式，如$O(N^2)$和$O(N)$。 最后，生成的相关问题要围绕用户可能感兴趣的扩展点，比如移位窗口的具体实现、层次化设计与CNN的区别，以及在不同任务中的应用效果等。检查所有引用是否在末尾正确标注，比如[^1]和[^2]，确保没有遗漏。</think>Swin Transformer通过**层次化窗口注意力机制**与**移位窗口策略**实现局部与全局特征的动态平衡。其核心设计可分为以下三个关键部分： ### 一、窗口注意力（Window Attention） 将图像划分为$M \times M$的非重叠窗口，在每个窗口内部计算自注意力。这种设计： - 计算复杂度从传统Transformer的$O(H^2W^2)$降为$O(M^2HW)$ - 保持局部特征的细粒度建模能力 - 窗口内像素共享相同的注意力权重分布 ### 二、移位窗口（Shifted Window） 在相邻Transformer层之间，将窗口位置向右下角移动$\lfloor \frac{M}{2} \rfloor$个像素： $$ W_{shift} = \text{Shift}(W, (\lfloor M/2 \rfloor, \lfloor M/2 \rfloor)) $$ 这种设计： 1. 实现跨窗口信息交互 2. 通过层级堆叠逐步扩大感受野 3. 保持线性计算复杂度[^1]  ### 三、层次化结构 通过四个阶段的特征图下采样： $$ \begin{align*} \text{Stage1}: & \quad \frac{H}{4} \times \frac{W}{4} \times C \\ \text{Stage2}: & \quad \frac{H}{8} \times \frac{W}{8} \times 2C \\ \text{Stage3}: & \quad \frac{H}{16} \times \frac{W}{16} \times 4C \\ \text{Stage4}: & \quad \frac{H}{32} \times \frac{W}{32} \times 8C \end{align*} $$ 浅层聚焦局部细节特征，深层聚合全局语义信息，模仿CNN的金字塔结构但保持更强的远程依赖建模能力。 ### 四、相对位置编码 在自注意力计算中引入相对位置偏置： $$ \text{Attention} = \text{Softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d}} + B)V $$ 其中$B \in \mathbb{R}^{M^2 \times M^2}$编码窗口内的相对位置关系，增强局部空间建模能力。