swin transformer源代码

### Swin Transformer 源码解析 #### 一、整体框架概述 Swin Transformer 是一种基于窗口的分层视觉Transformer，其设计旨在提高计算效率并增强局部特征表达能力。通过引入移位窗口机制和层次化结构，使得模型能够在不同尺度上捕捉空间信息[^1]。 #### 二、核心组件剖析 ##### （一）Patch Partitioning (打补丁划分) 为了适应图像数据的特点，在输入阶段会将原始图片分割成多个不重叠的小方块(patch)，这些patch会被展平作为后续处理的基本单元。具体来说，给定大小为 \(H \times W\) 的RGB 图像，假设 patch size 设置为\(P\times P\), 那么最终得到的 patches 数目就是 \((H/P)\times(W/P)\)[^2]。 ```python import torch.nn as nn class PatchEmbed(nn.Module): """ Image to Patch Embedding """ def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96): super().__init__() self.patch_embed = nn.Conv2d(in_channels=in_chans, out_channels=embed_dim, kernel_size=(patch_size, patch_size), stride=(patch_size, patch_size)) def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H % self.patch_size == 0 and W % self.patch_size == 0,\ f"Input image size ({H}*{W}) should be divisible by patch size {self.patch_size}" x = self.patch_embed(x).flatten(2).transpose(1, 2) # BCHW -> BNC return x ``` ##### （二）Window-based Multi-head Self Attention (W-MSA) 不同于传统全局自注意力机制，这里采用的是限定范围内的多头自我注意操作——即只考虑当前窗口内元素之间的关系。这样做不仅减少了内存消耗还加快了训练速度。当涉及到跨窗交互时，则借助于shifted window strategy来实现[^3]。 ```python from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_ def window_partition(x, window_size): """ 将feature map按照window_size切分成若干个小窗口""" ... def window_reverse(windows, window_size, H, W): """ 把之前按window partition后的tensor重新拼接回原来的尺寸""" ... class WindowAttention(nn.Module): r""" Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias. It supports both of shifted and non-shifted window. Args: dim (int): Number of input channels. window_size (tuple[int]): The height and width of the window. num_heads (int): Number of attention heads. qkv_bias (bool, optional): If True, add a learnable bias to query, key, value. Default: True attn_drop (float, optional): Dropout ratio of attention weight. Default: 0.0 proj_drop (float, optional): Dropout ratio of output. Default: 0.0 """ def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() ... ``` ##### （三）Shifted Window Mechanism 此部分主要解决相邻窗口间的信息交流问题。简单来讲就是在奇数层执行一次水平/垂直方向上的偏移后再做w-msa；偶数层则保持不动继续常规流程。这样既保留了一定程度的空间连续性又不会造成过多额外开销[^4]。 ```python class SwinTransformerBlock(nn.Module): def __init__(...): ... def forward(...): shortcut = x if shift_size > 0:# 判断是否需要进行shift operation shifted_x = roll(shifted_x,-shift_size,dims=(-2))# 对应论文里的roll function x_windows = window_partition(shifted_x,...)# 进行window partition attn_windows = self.attn(x_windows,...)# 执行attention mechanism shifted_x = window_reverse(attn_windows,...)# 反向恢复到原图结构 if shift_size > 0: x = roll(shifted_x,+shift_size,dims=(-2))# 如果进行了shift就要记得还原回去哦~ else : x = shifted_x x = shortcut + self.drop_path(self.norm1(x)) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x ``` #### 三、总结 通过对以上几个重要组成部分的学习可以看出，Swin Transformer 在继承了经典transformer优点的基础上做了很多针对性优化，特别是在提升计算性能方面表现尤为突出。对于想要深入了解该网络内部工作原理的人来说，官方给出的GitHub仓库提供了详尽完整的源代码资源可供参考学习[^5]。

### Swin Transformer 运行环境配置教程 #### 1. 工程准备 下载并解压原始的 Swin-Transformer 工程文件。此实验提供了完整的工程环境，其中 Swin-Transformer 的源代码位于 `src/` 目录下[^1]。对应的官方 commit ID 是 `d19503d7fbed704792a5e5a3a5ee36f9357d26c1`。 预训练模型需被放置到指定路径下的 `pytorch_swin_transformer_inference` 文件夹中。如果按照标准流程执行，则脚本中的 `patch.sh` 将会自动完成这一操作。 #### 2. 软件依赖与编程语言 该项目的主要开发语言为 Python[^2]。因此，在构建运行环境之前，请确认已安装最新版本的 Python（推荐使用 Python 3.8 或更高版本）。此外，还需要安装必要的库和框架支持。 #### 3. 安装深度学习框架 Swin Transformer 使用 PyTorch 作为其核心深度学习框架。为了确保兼容性和稳定性，建议根据实际需求选择合适的 PyTorch 版本进行安装。可以通过以下命令安装最新的稳定版： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 上述命令适用于 CUDA 11.8 支持的 GPU 设备；如果没有 NVIDIA 显卡或者不需要 GPU 加速功能，可以改为 CPU-only 版本： ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 4. 配置额外工具包 除了基础框架外，还需引入其他辅助组件以增强性能表现或简化开发过程。例如，MMAction2 是一个专为视频理解设计的开源工具箱，它同样建立在 PyTorch 基础之上，并广泛应用于动作识别等领域。通过如下指令克隆仓库并设置相关参数即可快速集成该模块： ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmaction2.git cd mmaction2 pip install -r requirements.txt pip install . ``` 以上步骤完成后，整个系统的初步搭建便告一段落。接下来可根据具体应用场景调整超参设定或其他细节部分进一步优化效果。 ---