swin transformer 的网络框架什么样子

Swing Transformer（Swin Transformer）是一种基于Transformer架构的计算机视觉模型。它是在2021年由香港中文大学提出的，旨在解决计算机视觉领域中的图像分类、对象检测和语义分割等任务。 Swin Transformer采用了分层的Transformer结构，其中包含一个层次层次的分层注意力机制。它通过将图像分解为不同大小的图块，并在每个图块内进行自注意力计算，从而实现对图像的全局建模。这种分层注意力机制使Swing Transformer在处理大尺寸图像时具有较低的计算复杂度。 Swin Transformer的框架由多个模块组成，包括输入图像的Pyramid Stem、多个Swin Transformer Block和分类器Head。Pyramid Stem用于将输入图像转换为多尺度特征图，Swin Transformer Block用于执行多层Transformer操作，而分类器Head用于生成最终的预测结果。 总体而言，Swin Transformer通过引入分层注意力机制和分布式计算策略，提供了一种高效且准确的计算机视觉模型框架。它在一些主流的计算机视觉任务上取得了很好的性能，并且在训练和推断效率上具有一定的优势。

### Swin Transformer 的网络结构及其实现 #### 网络结构概述 Swin Transformer 是一种基于 transformer 架构设计的视觉模型，其核心特点是通过分层的方式构建图像特征表示。它利用滑动窗口机制（shifted windows），使得局部区域内的 token 可以相互交互，从而提升计算效率并保持良好的表达能力[^1]。 #### 层次化架构 Swin Transformer 使用层次化的结构来提取多尺度特征。整个网络由多个阶段组成，每个阶段包含若干个 Swin Transformer Block 和一个 Patch Merging 操作。Patch Merging 负责减少空间分辨率并将通道维度加倍，类似于卷积神经网络中的下采样操作[^2]。 #### Swin Transformer Block 细节 每一个 Swin Transformer Block 主要包括两个部分：Window-based Multi-head Self-Attention (W-MSA) 或者 Shifted Window-based Multi-head Self-Attention (SW-MSA)，以及 MLP Layer。 - **W-MSA**: 这种注意力机制仅限于固定的非重叠窗口内部进行自注意运算，减少了全局注意力带来的高复杂度。 - **SW-MSA**: 为了增强跨窗口的信息交流，在某些 block 中引入了移位后的窗口划分方式，这样可以让相邻窗口之间的像素也参与到注意力计算当中。 以下是 Swin Transformer Block 的伪代码实现： ```python class SwinTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, window_size=7, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_path=0.): super().__init__() self.window_size = window_size self.shift_size = shift_size # W-MSA or SW-MSA if min(self.input_resolution) <= self.window_size: # 若输入尺寸小于等于窗口大小，则不移动窗口 self.attn_mask = None else: H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 创建掩码矩阵 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0)) self.register_buffer("attn_mask", attn_mask) def forward(self, x): shortcut = x x = layer_norm(x) x = attention_layer(x, mask=self.attn_mask) x = dropout_path(x) + shortcut x = x + mlp(layer_norm(x)) return x ``` 上述代码展示了如何定义一个基本的 Swin Transformer Block，并处理窗口分区与遮罩逻辑。 #### 实现细节 官方提供了 PyTorch 版本的开源实现，位于 GitHub 地址上提到的位置。该版本支持多种预训练权重加载功能，便于迁移学习应用到其他计算机视觉任务中去。 ---