能否提供一个关于Swin Transformer中滑动窗口机制的具体编码实现示例,包括关键步骤和Python代码片段?
时间: 2025-06-14 10:18:33 浏览: 8
Swin Transformer是一种基于Transformer架构的视觉模型,它通过引入窗口划分(Window Partitioning)和局部注意力(Local Attention)来解决大分辨率输入的问题。这里是一个简单的窗口划分和注意力计算的Python代码片段:
```python
import torch
from einops import rearrange
# 假设我们有原始图像特征 maps (B, H, W, C)
maps = torch.randn(16, 224, 224, 96)
# 设置窗口大小和步长
window_size = 7
shift_size = 0 # 如果为0,则不会移动窗口
stride = window_size # 步长等于窗口大小,用于覆盖整个特征图
# 计算窗口数量以及每个窗口的左上角坐标
H, W = maps.shape[1:]
num_windows = (H - window_size) // stride + 1 # 高度方向
height_windows = (H // stride, num_windows) # 每行窗口的数量
width_windows = (W // stride, num_windows) # 每列窗口的数量
# 创建窗口索引
windows = [(i * stride, j * stride, i * stride + window_size, j * stride + window_size) for i in range(*height_windows) for j in range(*width_windows)]
# 对特征图进行窗口划分
patched_maps = []
for h_start, w_start, h_end, w_end in windows:
window = maps[:, h_start:h_end, w_start:w_end] # 提取窗口区域
window = rearrange(window, 'b c (h ws1) (w ws2) -> b (h w) (ws1 ws2 c)', ws1=window_size, ws2=window_size) # 形状调整为 (B, N, C', C')
patched_maps.append(window)
# 将所有窗口合并到一起
patched_maps = torch.cat(patched_maps, dim=1)
# 这里只是一个窗口划分的例子,实际上Swin Transformer还包括了如何处理跨窗注意力和MHA等复杂操作
```
请注意,这只是一个基本的窗口划分部分,并未涵盖完整的Swin Transformer结构。实际的Swin Transformer还包含了如何在相邻窗口之间交换信息(如MSA)以及如何组合前向传播过程(如MLP模块)。你需要查阅官方文档或源码来了解完整的实现细节。
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