video swin transformer代码讲解

### Video Swin Transformer 的代码实现及详解 #### 背景介绍 Video Swin Transformer 是一种基于 Swin Transformer 架构设计的视频理解模型，它通过分层的方式捕获空间和时间特征，在多个视频任务上表现出色[^1]。 #### 主要架构概述 Swin Transformer 原本是一个用于图像处理的任务框架，而 Video Swin Transformer 将其扩展到三维数据（即视频），引入了时空注意力机制来捕捉帧间的时间依赖关系。该方法的核心在于将输入视频划分为不重叠的空间-时间立方体，并逐步聚合这些局部区域的信息以形成全局表示[^2]。 #### 关键组件分析 以下是 Video Swin Transformer 中几个重要模块的具体描述： 1. **Patch Embedding** 输入视频被分割成固定大小的小块 (patches)，并通过线性投影映射至高维向量空间作为初始嵌入。 ```python class PatchEmbed(nn.Module): def __init__(self, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() self.patch_size = patch_size self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None def forward(self, x): B, C, D, H, W = x.shape x = self.proj(x).permute(0, 2, 3, 4, 1) # B D Wh Ww C if self.norm is not None: x = self.norm(x) return x ``` 2. **Basic Layer with Shifted Window Mechanism** 这一层实现了窗口内的自注意计算以及跨窗口连接的功能。为了减少计算复杂度并增强建模能力，采用了移位窗口策略。 ```python class BasicLayer(nn.Module): """ A basic Swin Transformer layer for one stage. Args: dim (int): Number of input channels. depth (int): Number of blocks. num_heads (int): Number of attention heads. window_size (tuple[int]): Window size. mlp_ratio (float): Ratio of mlp hidden dim to embedding dim. qkv_bias (bool, optional): If True, add a learnable bias to query, key, value. Default: True drop (float, optional): Dropout rate. Default: 0.0 attn_drop (float, optional): Attention dropout rate. Default: 0.0 drop_path (float | tuple[float], optional): Stochastic depth rate. Default: 0.0 norm_layer (nn.Module, optional): Normalization layer. Default: nn.LayerNorm downsample (nn.Module | None, optional): Downsample layer at the end of the layer. Default: None use_checkpoint (bool): Whether to use checkpointing to save memory. Default: False. """ def __init__(...): ... ``` 3. **Window Partition and Reverse Functionality** 定义如何划分窗口及其逆操作以便于后续拼接恢复原始形状的数据流。 ```python def window_partition(x, window_size): B, D, H, W, C = x.shape x = x.view(B, D // window_size[0], window_size[0], H // window_size[1], window_size[1], W // window_size[2], window_size[2], C) windows = x.permute(0, 1, 3, 5, 2, 4, 6, 7).contiguous().view(-1, reduce(mul, window_size), C) return windows def window_reverse(windows, window_size, B, D, H, W): x = windows.view(B, D // window_size[0], H // window_size[1], W // window_size[2], window_size[0], window_size[1], window_size[2], -1) x = x.permute(0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7).contiguous().view(B, D, H, W, -1) return x ``` 4. **Temporal Dimension Handling** 不同于静态图片仅考虑二维平面中的像素关联，这里还需要特别关注第三个维度——时间轴上的变化趋势。因此在构建多头注意力时需额外指定序列长度参数适应不同尺度下的采样频率差异情况[^3]. #### 总结说明 上述内容展示了 Video Swin Transformer 的主要组成部分及相关函数定义方式。实际应用过程中可根据具体需求调整超参设置比如层数deepth、隐藏单元数hidden units等从而达到最佳性能表现效果[^4]。