假设一张图片被分为3*3个小的图像块，这个子块是指再每一个小的图像块上，继续分割成更小的图像块吗

在 Swin Transformer 中，每个小的图像块可以被进一步分解成若干个子块，从而得到更加细粒度的特征表示。因此，如果一张图片被分为 $3 \times 3$ 个小的图像块，并且每个小的图像块被进一步分解成 $4 \times 4$ 个子块，那么整张图片就会被分成 $3 \times 3 \times 4 \times 4 = 144$ 个子块。

具体来说，对于每个小的图像块，可以将它按照指定的窗口大小和步幅进行划分，得到若干个子块。在 Swin Transformer 中，每个子块都可以看作是一个独立的特征通道，可以被送入 Transformer 编码器中进行特征提取和聚合。

需要注意的是，子块的大小和数量会影响模型的特征提取能力和计算效率。如果子块太小或数量太多，可能会导致模型过于复杂，从而影响模型的性能。因此，在实际应用中，需要根据具体的任务和数据集进行调整，找到最佳的子块大小和数量。

总之，每个小的图像块可以被进一步分解成若干个子块，从而得到更加细粒度的特征表示。这个子块指的是在每个小的图像块上继续分割成更小的图像块。

相关问题

是不是可以理解为假设一张图片被分为16*16个小的图像块，现针对每个小图像块进行卷积操作。得到一个降维后的特征向量。再将向量聚合送入transformer

可以将 Swin Transformer 的输入过程理解为对图像进行分块、卷积和 Transformer 编码器处理的过程。具体来说，对于一个输入图像，首先将其分成多个重叠的小图像块，然后对每个小图像块进行卷积操作，将其转化为一个较低维度的特征向量。这个过程可以使用卷积层实现，也可以使用其他的特征提取方式，例如卷积神经网络、自编码器等。

然后，将每个小图像块的特征向量作为序列元素，送入 Swin Transformer 的编码器进行特征提取和聚合。在每个编码器中，序列元素的特征向量会先经过自注意力机制进行特征提取，然后再通过前馈神经网络进行特征聚合。通过这种方式，Swin Transformer 可以提取出输入图像中每个小图像块的特征表示，并将它们整合为一个全局的特征表示，用于完成不同的视觉任务，例如图像分类、目标检测等。

需要注意的是，Swin Transformer 的窗口机制可以使模型逐渐提取出不同尺度的特征，从而提高模型的性能。在每个编码器中，窗口大小和步幅会逐渐减小，同时通道数会逐渐增加，从而使模型逐渐提取出更高层次的特征。因此，Swin Transformer 对图像的处理不仅仅是简单地进行卷积和聚合，而是通过一系列的 Transformer 编码器实现了对图像的多层次特征提取和聚合。

假设batchsize=10，一张图片被分为9个patch，是不是一次送入90个序列到transformer

是的，在这种情况下，如果batch size为10，一张图片被分为9个patch，则会一次性送入90个序列到Transformer。具体来说，每个序列将由一个patch vector组成，这些patch vector将按照它们在图像中的位置顺序被组成一个序列。因此，对于每个batch中的图像，都会产生一个大小为[batch_size, num_patches, patch_dim]的张量，其中num_patches为patch的数量，patch_dim为每个patch vector的维度。

在这种情况下，每个序列的长度为1，因为它只包含一个patch vector。因此，每个序列中的元素数量为1，而不是768个。这些序列将被同时传递给Transformer进行处理，Transformer将学习如何从每个patch vector中提取有用的特征信息，以便对整个图像进行分类。

需要注意的是，在实际的图像分类任务中，batch size和patch数量通常会根据具体的任务需求进行调整。通常情况下，增加batch size可以提高训练效率，但是同时也需要增加内存和计算资源的需求。而增加patch数量可以提高模型对图像局部信息的感知能力，但是也会增加模型的复杂度和训练时间。因此，需要在实际任务中进行权衡和调整。