swin Transformer的滑动窗口
时间: 2024-07-20 10:01:30 浏览: 238
Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型,它特别之处在于采用了“滑动窗口”(Sliding Window)机制来处理图像数据,解决了传统Transformer在处理大尺寸输入时计算效率低的问题。在传统的Transformer中,全局自注意力会使计算复杂度随着序列长度呈平方增长,对于高分辨率的图片来说,这显然是不可接受的。
Swin Transformer通过将大图像划分成多个相邻的局部窗口(Window),每个窗口内进行自注意力计算,然后在窗口间进行跨窗口的注意力交互。这样,模型只关注局部信息,减少了计算量,并保持了相对较高的感受野(Receptive Field)。同时,为了连接不同窗口的信息,还引入了“移位”的思想(Shifted windows),使得模型能够跨越窗口边界进行通信。
这种设计让Swin Transformer能在保持Transformer模型效果的同时,适合于更长的输入序列和更高的并行计算能力,非常适合用于计算机视觉任务,如图像分类、目标检测等。
相关问题
swin transformer滑动窗口移动次数
### Swin Transformer 中滑动窗口移动次数
在 Swin Transformer 架构中,特征图被划分为不重叠的局部窗口来执行自注意力机制。对于每个阶段(stage),输入图像会被分割成多个大小固定的窗口。假设输入分辨率为 \(H \times W\) 的特征图,在给定窗口尺寸为 \(M \times M\) 下:
- 特征图的高度方向上可以划分出 \(\frac{H}{M}\) 个窗口
- 宽度方向同样能划分出 \(\frac{W}{M}\) 个窗口
因此整个特征图总共会得到 \(\left( \frac{H}{M} \right)\cdot\left( \frac{W}{M} \right)=\frac{(HW)}{{M^2}}\) 个独立处理的小区域[^1]。
当涉及到跨窗连接时,则通过移位操作使得相邻窗口之间共享部分像素点形成新的分区模式。具体来说就是将原窗口沿两个轴各偏移一半长度即 \(\lfloor{\frac{M}{2}}\rfloor\) ,从而实现不同位置间的信息交互[^2]。
为了计算实际过程中滑动窗口总的平移量次數 N,考虑到每次变换都会使所有单元格发生一次相对位移变化,所以有如下关系式成立:
\[N=\sum_{i=0}^{L-1}(2\times (\dfrac {H_i}{M}-1))+(2\times (\dfrac {W_i}{M}-1)), i∈[0,L), L表示网络层数.\]
这里需要注意的是上述公式仅适用于理想情况下的估算;实际上由于边界效应等因素影响,最后一行/列可能无法完成完整的水平或垂直方向上的转移[^3]。
```python
def calculate_shift_times(H, W, M, num_layers):
total_shifts = 0
for _ in range(num_layers):
h_windows = H // M
w_windows = W // M
# Calculate shifts per layer (excluding incomplete rows/columns at the boundary)
horizontal_shifts = max((h_windows - 1) * 2, 0)
vertical_shifts = max((w_windows - 1) * 2, 0)
total_shifts += horizontal_shifts + vertical_shifts
return total_shifts
```
swin transformer移动窗口改进
swin transformer的移动窗口改进是通过将自注意计算限制在不重叠的局部窗口范围内来实现的。这种分层体系结构具有更高的效率。具体而言,每次输入到Transformers Blocks中,首先经过W-MSA(window_Multi-head_Self_Attention)计算,然后再进行滑动窗口SW-MSA(Shift_window_Multi-head_Self_Attention)计算。这种移动窗口的设计方案可以有效地减少计算复杂度。
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