swin transformer tiny 网络结构

### Swin Transformer Tiny 模型架构及实现 Swin Transformer 是一种基于分层设计的视觉变换器模型，其核心在于通过滑动窗口机制（Shifted Window-based Self-Attention, SW-MSA）来降低计算复杂度并提升局部特征提取能力[^1]。Swin Transformer 提供了多个预定义规模的变体，其中包括 **Tiny (SwT)** 版本。 #### 架构概述 Swin Transformer 的架构由一系列阶段组成，每个阶段包含若干个 Swin Transformer Block 和 Patch Merging 层。对于 Swin Transformer Tiny 模型而言： - 输入分辨率通常设置为 $224 \times 224$。 - 整个网络分为四个阶段（Stage），每阶段负责处理不同尺度的空间特征图。 - 初始嵌入维度设为 96，在后续阶段逐步加倍至 192、384 和 768。 - 使用滑动窗口自注意力机制（SW-MSA 或 W-MSA），其中窗口大小固定为 $7 \times 7$。 - 在相邻两个阶段之间应用 Patch Merging 操作以减少空间尺寸并增加通道数。 具体来说，Swin Transformer Tiny 配置如下表所示[^2]: | 参数 | Stage 0 | Stage 1 | Stage 2 | Stage 3 | |--------------|---------------|--------------|-------------|------------| | 嵌入维度 ($C$) | 96 | 192 | 384 | 768 | | 深度 ($D$) | 2 | 2 | 6 | 2 | #### PyTorch 实现细节 以下是 Swin Transformer Tiny 模型的一个简化版 PyTorch 实现框架： ```python import torch.nn as nn from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple, trunc_normal_ class SwinTransformerBlock(nn.Module): """ Swin Transformer Block """ def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size=7, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0.): super().__init__() self.dim = dim self.input_resolution = input_resolution self.num_heads = num_heads self.window_size = window_size self.shift_size = shift_size # 定义W-MSA/SW-MSA模块... def forward(self, x): pass class BasicLayer(nn.Module): """ A basic Swin Transformer layer for one stage """ def __init__(self, dim, input_resolution, depth, num_heads, window_size, downsample=None): super().__init__() self.blocks = nn.ModuleList([ SwinTransformerBlock( dim=dim, input_resolution=input_resolution, num_heads=num_heads, window_size=window_size, shift_size=0 if (i % 2 == 0) else window_size // 2, ) for i in range(depth)]) if downsample is not None: self.downsample = downsample(input_resolution, dim=dim) else: self.downsample = None def forward(self, x): pass class SwinTransformer(nn.Module): """ Full Swin Transformer model with four stages """ def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.1): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim) dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] layers = [] resolution = img_size // patch_size for i_layer in range(len(depths)): layers.append(BasicLayer(dim=int(embed_dim * 2 ** i_layer), input_resolution=(resolution // (2 ** i_layer)), depth=depths[i_layer], num_heads=num_heads[i_layer], window_size=window_size)) self.layers = nn.Sequential(*layers) self.norm = nn.LayerNorm(num_features[-1]) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.head = nn.Linear(num_features[-1], num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity() def forward(self, x): x = self.patch_embed(x) x = self.layers(x) x = self.norm(x.mean([-2])) x = self.head(x) return x ``` 上述代码展示了 Swin Transformer 的基本构建方式以及各组件之间的连接逻辑。需要注意的是，实际部署时可能还需要调整超参数或引入额外优化策略[^3]。 #### 推理脚本编写指南 为了便于使用 Swin Transformer 进行图像分类任务，可以按照以下模板创建推理脚本： ```python import torch from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor, Normalize from swin_transformer import SwinTransformer def load_model(pretrained_weights='path/to/pretrained.pth'): model = SwinTransformer() checkpoint = torch.load(pretrained_weights) model.load_state_dict(checkpoint['model']) return model.eval() transform = Compose([Resize((224, 224)), ToTensor(), Normalize(mean=[0.485, ...])]) image_tensor = transform(image).unsqueeze(0) model = load_model() with torch.no_grad(): output = model(image_tensor) prediction = torch.argmax(output, dim=-1) print(f'Predicted class index: {prediction.item()}') ``` 此脚本涵盖了加载预训练权重、数据增强转换以及执行前向传播的过程。 ---

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它通过引入了窗口卷积（Windowed Self-Attention）和局部感知的思想，使得Transformer能够处理大分辨率图像，并保持高效的计算。Tiny Block通常是指模型结构中较小、更轻量级的部分，比如在Swin Transformer Tiny版本中，它采用了更少的MHA（Multi-Head Attention）模块、更浅的网络层数以及较少的参数。 Swin Transformer Tiny Block一般包括以下几个关键组件： 1. **分块注意力** (Shifted Window Attention): 将图像划分为多个局部窗口，每个窗口内进行自注意力计算，提高了并行性和效率。 2. **局部特征交互** (Local Cross-Attention): 窗口间的信息交换，增强了跨位置的依赖理解。 3. **MLP瓶颈** (Multi-Layer Perceptron Bottleneck): 包含线性变换和GELU非线性激活，用于提取和组合特征。 4. **残差连接** (Residual Connections): 有助于信息的顺畅传递和模型的训练。 Swin Transformer Tiny Block设计的主要目标是在保持一定性能的同时减小模型大小和计算成本，适用于资源有限的设备如手机或嵌入式系统。