Swin Transformer网络结构图
时间: 2025-02-14 20:12:57 浏览: 72
### Swin Transformer 架构概述
Swin Transformer 是一种基于分层变压器架构的设计,旨在处理计算机视觉任务。该模型通过引入移位窗口多头自注意力机制(Shifted Windows Multi-head Self-Attention, W-MSA 和 SW-MSA),有效地减少了计算复杂度并提高了局部表示能力[^1]。
#### 特征图划分与窗口化操作
为了实现高效的自我注意机制,在前向传播过程中,输入图像被划分为不重叠的局部区域或称为“窗口”。这些窗口内的像素点之间执行标准的多头自注意力计算。对于不同层次上的特征映射,则采用交替模式——即奇数层保持固定的窗口布局不变;而在偶数层则通过对原始位置做周期性的偏移来创建新的窗口配置。这种设计允许跨相邻窗口的信息交流,从而增强全局感受野的效果。
#### 层级结构描述
整个网络由多个阶段组成,每个阶段包含若干重复的基本模块:
- **Patch Partition**: 将二维图片切分成固定尺寸的小块(patch),并将它们展平成一维向量作为后续线性嵌入层的输入。
- **Linear Embedding Layer**: 对patch序列实施线性变换以获得初始token表征。
- *Window-based MSA*: 执行上述提到的标准/移位版本的W-MSA/SW-MSA运算;
- *MLP Block*: 使用两层全连接神经元构成简单的感知机单元来进行非线性转换;
- *Layer Normalization*: 应用于各子组件之前确保数值稳定性;
- *Patch Merging*: 减少分辨率的同时增加通道数量,促进下采样过程中的信息压缩。
尽管无法直接展示具体的架构图表,但以上文字描绘了Swin Transformer的主要组成部分及其工作原理。读者可以依据此说明构建相应的可视化图形或者查阅官方论文获取更详细的插图资料。
```mermaid
graph TB;
A[Patch Partition] --> B[Linear Embedding];
B --> C{Stage 1};
C --> D(Window-based MSA);
D --> E(MLP Block);
E --> F(Layer Norm);
F --> G(Patch Merging);
G --> H{Stage 2...N};
H --> I(Output Representation);
```
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