Swin Transformer是一种基于Transformer的深度学习模型，用于处理视觉任务。以下是Swin Transformer模型的主要特点和介绍：分层设计：Swin Transformer模型采用分层的结构设计，整个模型被划分为4个Stage，每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率。这样的设计能够像CNN一样逐层扩大感受野，有利于捕捉图像的局部信息和全局信息。Patch Embedding：在输入开始时，Swin Transformer会先将图像切割成一系列不重叠的Patch，并将每个Patch嵌入到Embedding向量中。这样的操作能够有效地捕获图像中的局部特征，同时提高了模型的表达能力和可迁移性。Shifted Window：为了解决传统分窗策略导致的窗口之间缺乏联系的问题，Swin Transformer引入了Shifted Window操作。通过在每个窗口位置上应用一个相对偏移量，使得每个窗口能够看到其他窗口的部分内容，从而加强不同窗口之间的联系。这样的操作有助于模型更好地捕捉图像中的全局信息和长程依赖关系。Patch Merging：在每个Stage中，Swin Transformer通过Patch Merging模块降低图像的分辨率。Patch Merging操作能够有效地融合不同分辨率的图像信息，同时为模型提供更丰富的上下文信息。注意力计算：Swin Transformer采用自注意力机制来捕捉图像中的关键信息。通过在每个位置上计算注意力权重，能够关注到图像的不同区域，从而更好地理解和表示图像的复杂结构。Swin Transformer模型通过分层设计、Patch Embedding、Shifted Window操作以及自注意力机制等手段，实现了对图像的深度理解和表示。它具有良好的性能和可扩展性，适用于各种视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。#动图详解Transformer