swin transformer结合resnet

### Swin Transformer与ResNet结合的方法 #### 方法概述 为了实现Swin Transformer与ResNet的融合，通常会借鉴两者的优势特性。具体来说，ResNet提供了强大的局部特征提取能力，而Swin Transformer则擅长捕捉全局上下文信息以及处理长距离依赖性[^2]。 #### 融合策略 一种常见的做法是在网络结构的不同阶段交替使用这两种组件： - **早期层**：在网络前端部署多个ResNet模块以获取高质量的基础特征表示； - **中间转换**：当进入更深的层次时，逐渐过渡到基于窗口的自注意机制（即Swin Transformer），从而增强模型对于复杂模式的理解； - **后期集成**：最后几层可以继续沿用Swin Transformer的设计理念，进一步加强跨区域的信息交互效果。 ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 from timm.models.layers import trunc_normal_ from swin_transformer_pytorch import SwinTransformer class HybridModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(HybridModel, self).__init__() # Load pretrained ResNet model and remove its classifier part base_model = resnet50(pretrained=True) layers_to_keep = list(base_model.children())[:-2] self.resnet_features = nn.Sequential(*layers_to_keep) # Initialize the Swin Transformer block with appropriate parameters self.swin_transformer = SwinTransformer( img_size=(7, 7), patch_size=1, embed_dim=96, depths=[2], num_heads=[3], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0.0, attn_drop_rate=0.0, drop_path_rate=0.1 ) self.norm = nn.LayerNorm(self.swin_transformer.num_features[-1]) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(self.swin_transformer.num_features[-1], num_classes) self.apply(_init_weights) @staticmethod def _make_layer(block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride), norm_layer(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for _ in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.resnet_features(x) # Extract features using ResNet backbone B, C, H, W = x.shape x = rearrange(x, 'b c h w -> b (h w) c') # Prepare input format suitable for Swin Transformer x = self.swin_transformer(x)[0][-1] # Pass through Swin Transformer layer x = self.norm(x.mean(dim=1)) # Normalize output feature vectors x = self.fc(x) # Final classification head return x ``` 此代码片段展示了如何构建一个混合模型，该模型首先利用预训练好的ResNet抽取低级视觉特征，随后借助调整后的Swin Transformer捕获更高级别的语义信息并完成最终的任务预测。 ### 应用场景 上述架构特别适用于那些既需要精细本地化又涉及较大范围空间关联性的任务，比如但不限于： - 图像分类：能够有效区分具有细微差别的类别对象。 - 物体检测：有助于提高边界框定位精度的同时保持良好的背景抑制性能。 - 场景解析/语义分割：可提供更加连贯一致的像素级别标签分配方案。