动态稀疏窗口注意力Swin Transformer

### 动态稀疏窗口注意力机制在Swin Transformer中的实现与应用 #### 实现细节 动态稀疏窗口注意力（Dynamic Sparse Window Attention, DSWA）是一种改进版的自注意力机制，在处理图像数据时能够显著减少计算量并提高模型性能。DSWA通过引入局部窗口划分以及跨窗口连接来平衡全局感受野和计算效率。 具体来说，Swin Transformer采用了一种分层结构，其中每个阶段由多个基本模块组成，这些模块内部实现了基于滑动窗口的多头自注意力操作[^1]： - **窗口划分**：输入特征图被划分为不重叠的小窗口，通常大小为7×7或8×8像素。 - **相对位置编码**：为了捕捉不同尺度下的空间关系，采用了相对位置偏移而非绝对坐标来进行位置编码。 - **交叉窗口交互**：每隔一定层数后会改变窗口排列方式，使得相邻窗口之间形成交错模式，从而增强远距离依赖建模能力。 对于动态稀疏部分，则是在上述基础上增加了对窗口内元素重要性的评估过程，允许某些特定区域获得更高权重的关注度分配；同时利用稀疏化技术去除冗余连接，进一步降低资源消耗。 ```python import torch from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_ class DynamicSparseWindowAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0., window_size=(7, 7), shift_size=None): super().__init__() self.dim = dim self.num_heads = num_heads # 定义查询、键、值线性变换 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) assert isinstance(window_size, tuple) or isinstance(window_size, list), "window_size must be a tuple/list" self.window_size = window_size if not shift_size is None: assert all([sw <= ws for sw, ws in zip(shift_size, window_size)]), \ f"shift size {shift_size} should be smaller than window size {window_size}" self.shift_size = shift_size else: self.shift_size = (0,) * len(self.window_size) ... 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) # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) relative_position_bias_table = self.relative_position_bias_table[ self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias_table.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if sum(self.shift_size) > 0: shifted_mask = ... # 计算mask用于遮挡不必要的attention score attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x ``` 此代码片段展示了如何构建一个支持动态稀疏特性的窗口注意力层。实际部署过程中还需要考虑更多因素如硬件加速器兼容性和内存管理等问题。