Swin Transformer 模块结构示意图
时间: 2025-05-24 17:05:00 浏览: 15
### Swin Transformer 的模块结构示意图
Swin Transformer 是一种基于滑动窗口自注意力机制的视觉变换器架构,旨在解决传统 Vision Transformer 在处理高分辨率图像时计算复杂度过高的问题[^1]。它的核心特点在于通过分层特征提取和局部窗口内的自注意力计算来降低计算成本。
#### 图形表示
虽然无法直接提供图片形式的架构图,以下是 Swin Transformer 模块结构的文字描述及其对应的逻辑示意:
1. **Patch Partition**: 输入图像被划分为不重叠的小块(patches),这些小块随后会被映射到嵌入向量空间中。这一过程通常被称为 Patch Embedding[^4]。
2. **Swin Transformer Blocks**: 这些是 Swin Transformer 的核心组件,由两个部分组成:
- W-MSA (Window-based Multi-head Self-Attention): 计算局部窗口内部的多头自注意力。
- SW-MSA (Shifted Window-based Multi-head Self-Attention): 通过对窗口进行移位操作,在相邻窗口间引入信息交互。
3. **Patch Merging**: 实现下采样的功能,用于构建更深层次的特征金字塔结构。它将每四个相邻的 patch 合并成一个新的 patch,从而减少空间尺寸并增加通道数。
4. **Hierarchical Structure**: 如图所示,随着网络深度增加,图像块逐渐合并,形成多层次的特征表示。这种设计使得 Swin Transformer 能够高效地应用于多种计算机视觉任务,包括但不限于图像分类、目标检测以及语义分割[^3]。
下面是一段伪代码展示如何实现上述流程的一部分——即创建一个简单的 Swin Transformer 块:
```python
class SwinTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, window_size=7, shift_size=0):
super().__init__()
self.dim = dim
self.num_heads = num_heads
self.window_size = window_size
self.shift_size = shift_size
# 定义W-MSA 和 SW-MSA 层
self.attn_window = WindowMultiHeadAttention(dim, window_size, num_heads)
self.attn_shifted_window = ShiftedWindowMultiHeadAttention(dim, window_size, num_heads)
def forward(self, x):
if self.shift_size > 0:
shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2))
else:
shifted_x = x
attn_output = self.attn_shifted_window(shifted_x) if self.shift_size > 0 else self.attn_window(x)
return attn_output + x
```
此代码片段展示了如何定义 Swin Transformer 中的一个基本单元,其中包含了两种类型的多头自注意机制:标准窗口版与偏移窗口版。
#### 结论
综上所述,Swin Transformer 的整体架构遵循了一种逐级细化的原则,利用了高效的局部窗口运算策略,既保留了全局上下文感知能力又大幅降低了资源消耗。对于希望深入了解该模型工作原理的研究者来说,掌握其各组成部分的功能至关重要。
阅读全文
相关推荐


















