swin transformer相邻窗口感受野fastvit
时间: 2025-02-28 13:03:13 浏览: 110
### Swin Transformer 中相邻窗口的感受野
在Swin Transformer架构中,感受野的概念通过分层的局部窗口自注意力机制实现。每个窗口内的token相互作用形成局部连接模式[^1]。具体来说,在每层Transformer编码器内,输入特征图被划分为不重叠的局部窗口(通常是7×7大小),这些窗口中的token之间执行多头自注意力操作。
当处理相邻窗口时,为了增强模型捕捉更广泛上下文的能力,引入了移位窗口策略。这种设计使得不同层次上的窗口能够覆盖不同的空间位置组合,从而有效地扩展了网络的感受野范围而无需增加计算复杂度。因此,即使是在较低层,Swin Transformer也能获得较大的有效感受野[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class ShiftedWindowAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0.):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
head_dim = dim // num_heads
self.scale = head_dim ** -0.5
# Implementation details omitted for brevity
def forward(self, x):
B_, N, C = x.shape
qkv = ... # Compute QKV matrices
qkv = ... # Apply shift operation on windows
out = ... # Perform attention mechanism with shifted windows
return out
```
### FastViT 实现及其与Swin Transformer 的比较
FastViT是一种轻量级视觉变换器结构,旨在提高效率的同时保持良好的性能表现。它采用了混合卷积-注意机制来加速推理过程并减少参数数量。相比于传统的纯基于自注意力的方法,这种方法可以在一定程度上缓解计算负担,并且更适合移动设备或资源受限环境下的应用需求[^3]。
然而,就感受野而言,由于FastViT更多依赖于早期阶段的标准CNN组件构建基础特征表示,其全局感知能力可能不如采用全尺度窗口化自注意力方案的Swin Transformer强大。尽管如此,对于某些特定任务如目标检测、语义分割等,适当调整后的FastViT仍然可以取得不错的效果,尤其是在速度和精度之间的权衡方面表现出色[^4]。
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