swin transformer移位操作

### Swin Transformer中的移位操作 Swin Transformer 是一种基于窗口的分层架构设计，其核心在于通过滑动窗口机制来捕获不同尺度下的特征表示。为了增强模型的感受野并促进跨窗口的信息交互，在奇数层引入了 **Shift Window Mechanism**（移位窗口机制）。这种机制允许相邻窗口之间的信息流动，从而提高局部区域间的关联性。 #### 移位操作的作用 在标准的窗口划分中，图像被均匀分割成多个不重叠的小窗口。然而，这样的方法可能导致同一物体的不同部分分布在不同的窗口中，进而影响上下文建模的效果。为此，Swin Transformer 在每两个连续的自注意力计算之间执行一次移位操作。具体来说： - 偶数层保持默认的窗口划分方式； - 奇数层则将窗口沿水平方向和垂直方向各移动一半大小的距离[^2]。 这一简单的调整使得原本属于不同窗口的部分能够参与到同一个新的窗口内的注意力建模过程中，有效缓解了上述问题带来的负面影响。 #### PyTorch 实现细节 以下是使用PyTorch实现的一个简化版本代码片段展示如何完成该功能: ```python import torch from einops import rearrange def window_partition(x, window_size): """ 将输入张量按照指定尺寸划分为若干个小窗口 """ B, H, W, C = x.shape x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows def window_reverse(windows, window_size, H, W): """ 合并之前拆分开来的各个小窗口回原图形状""" B = int(windows.shape[0] / (H * W / window_size / window_size)) x = windows.view(B, H // window_size, W // window_size, window_size, window_size, -1) x = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(B, H, W, -1) return x class ShiftWindowAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, attn_drop=0., proj_drop=0., window_size=7): super().__init__() self.dim = dim self.num_heads = num_heads assert isinstance(window_size,int),"window size must be integer" self.window_size = window_size def forward(self,x,H,W): shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.window_size//2,-self.window_size//2), dims=(1,2)) # 进行shift操作 win_x = window_partition(shifted_x,self.window_size) # 执行多头自注意力机制... out = ... merged_out = window_reverse(out,self.window_size,H,W) inversed_shifted_out=torch.roll(merged_out,shifts=(self.window_size//2,self.window_size//2),dims=(1,2)) return inversed_shifted_out ``` 以上伪码展示了基本逻辑框架，实际应用时还需要考虑更多边界条件以及优化性能等方面的内容。 #### TensorFlow/Keras 实现思路 对于TensorFlow用户而言，可以借助`tf.image.extract_patches()`函数轻松提取固定大小的补丁作为独立处理单元；而对于反向拼接，则可通过重塑与切片组合达成目标效果。下面给出一段示意性的Keras风格定义： ```python import tensorflow as tf from keras.layers import Layer,Dense,Lambda,BatchNormalization class TFShiftWindowAttn(Layer): def __init__(self,d_model,n_head,**kwargs): super(TFShiftWindowAttn,self).__init__(**kwargs) ... @staticmethod def _roll_tensor(tensor,axis,steps): rolled=tf.manip.roll(input=tensor,shifts=-steps,axis=axis) return rolled def call(self,inputs,*args,**kwargs): inputs=self._roll_tensor(inputs,[1,2],[ws//2]*2)# ws代表预设好的窗宽参数 patches=tf.image.extract_patches(images=inputs,sizes=[1,ws,ws,1],strides=[1,ws,ws,1], rates=[1,1,1,1],padding='VALID') reshaped=tf.reshape(patches,(batch,h_p,w_p,num_per_patch*d_model)) outputs=...# Multi-head Attention Logic Here restored=tf.keras.layers.Reshape((h,w,d_model))(outputs) unrolled=self._roll_tensor(restored,[1,2],[ws//2]*2,True) return unrolled ``` 尽管这里仅提供了高层次的设计蓝图而非完整的解决方案，但它足以帮助开发者快速上手构建自己的项目组件。