swin transformer的结构
时间: 2023-05-26 21:01:20 浏览: 143
A:
Swin Transformer结构是一种新的transformer架构,是一种全局的、自注意力机制的深度神经网络。
Swin Transformer主要由以下几个组件构成:
1. 骨干网络:Swin Transformer基于ResNet结构,采用ResNet中的残差块,构建了一个骨干网络,用于提取特征。但不同于传统ResNet,它们采用了窗口化的残差连接方式,以便在网络结构中实现长距离的信息传递。
2. 窗口化自注意力机制:Swin Transformer将一个特征图分割成多个小块,然后在小块内进行自注意力计算。这个小块的尺寸可以是固定的,也可以是随步数增加而增加。
3. 层间连接:Swin Transformer采用了shift操作来进行下采样以及跨layer的连接。shift操作很像是将小块按顺序进行平移操作,这样在不同的位置上就有不同的特征进行融合,从而提供了一个全局的上下文信息。
通过以上几个组件的整合,Swin Transformer可以有效解决传统transformer结构中遇到的计算量、内存占用等问题,同时也取得了优秀的性能效果。
相关问题
swin transformer结构
Swin Transformer是一种结构化的Transformer模型,它通过层次化的分组注意力机制和窗口化的卷积操作来实现对长序列建模的高效处理,具有较高的精度和可扩展性。该模型适用于自然语言处理、计算机视觉等领域。
Swin Transformer结构图
### Swin Transformer 架构解析
Swin Transformer 是一种基于窗口的分层视觉变换器架构,其设计旨在提高处理大规模图像数据的能力并优化计算资源利用率。此架构通过引入滑动窗口机制,在保持局部性的同时增强了模型捕捉全局依赖性的能力。
#### 窗口化多头自注意力机制
为了有效减少计算复杂度并维持空间层次结构,Swin Transformer 将输入特征映射分割成不重叠的小窗口,并仅在这些固定区域内执行多头自注意操作[^2]。这种做法不仅降低了内存消耗还促进了更深层次网络的设计实现。
```mermaid
graph TB;
A[Input Feature Map] --> B{Split into windows};
B --> C(Windowed Multi-head Self-attention);
D(Shift window) -.-> E(Merge & FFN);
C --> E;
E --> F(Output Feature Map);
```
上述流程展示了如何在一个标准的 Swin Transformer 层中处理信息:
1. 输入特征图被均匀划分成多个独立的小窗格;
2. 对每个单独的窗格内部分别实施多头自我关注运算;
3. 经过线性投影和平移后的输出再与其他相邻区域组合起来形成完整的输出特征图;
值得注意的是,除了基本组件外,Swin Transformer 还包含了跨阶段连接以及路径降采样等特性,使得整个框架能够灵活应对各种尺度的任务需求。
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