CSWin-Transformer(CVPR2022)
时间: 2025-05-16 10:56:28 浏览: 25
### CSWin-Transformer 的相关信息
CSWin-Transformer 是一种基于 Transformer 架构的设计,旨在解决计算机视觉中的密集预测任务。它通过引入局部窗口注意力机制来降低计算复杂度并提升性能[^6]。
#### 论文信息
CSWin-Transformer 的原始论文发表于 CVPR 2022,标题为 **"Cross-Shaped Window Attention for Efficient Vision Transformers"**。该研究提出了跨形窗口注意机制 (Cross-shaped Window Attention),能够在保持高效的同时捕捉全局上下文信息[^7]。
#### 模型结构概述
CSWin-Transformer 的核心创新在于其独特的窗口划分方式。具体而言:
1. 它将输入特征图划分为多个不重叠的矩形区域。
2. 在这些区域内执行自注意力操作,从而减少计算开销。
3. 跨窗形状的设计允许模型在不同尺度上捕获丰富的空间关系。
以下是模型的主要组成部分:
- **Patch Embedding**: 将输入图像分割成固定大小的 patches 并映射到高维向量表示。
- **Stage Design**: 整个网络由若干阶段组成,每个阶段包含一系列带有跨窗注意力的 Transformer 层。
- **Final Prediction Layer**: 输出最终的特征表示用于下游任务(如分类、检测等)。
#### 实现代码
官方实现已开源,并托管在 GitHub 上。可以通过以下链接访问项目仓库:
- [GitHub Repository](https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer)
此存储库提供了完整的训练脚本以及预训练权重文件,支持多种框架下的快速部署和微调。
```python
import torch
from cswin_transformer import CSwinTransformer
model = CSwinTransformer(img_size=224, num_classes=1000)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
print(output.shape) # Output shape should be [1, 1000]
```
上述代码片段展示了如何加载 CSWin-Transformer 并进行前向传播运算。
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