swin transformer中的swin如何理解

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的卷积神经网络模型，由Minghao Ma等人于2021年提出。它特别之处在于引入了窗口（Window）的概念，并结合了自注意力机制（Self-Attention）和局部特征交互（Local Attention），实现了时空并行计算，提高了模型对长序列数据的处理效率。

1. **局部窗口**：Swin Transformer将输入的空间维度划分为固定大小的窗口，每个窗口内的元素会一起参与自注意力计算，这有助于减少计算量并捕捉到一定程度的上下文信息。

2. **Shifted Windows**：通过在划分窗口时采用“滑动窗口”策略（即部分窗口的元素向右移动一位），使得相邻的窗口之间有部分重叠，这样可以促进跨窗口的信息交换，增强了模型的全局感知能力。

3. **Merging and Splitting**：窗口内的信息经过自注意力计算后，再合并成全空间的特征图，然后再次拆分成小窗口，如此循环，形成一种层次结构，使得模型能够同时学习局部和全局特征。

4. **Token Mixing and Token Patching**：与标准Transformer中的全连接注意力不同，Swin Transformer采用了token mixing（混合tokens）和token patching（拼接tokens）的方式，减少了跨窗直接通信的问题。

Swin Transformer因其高效性和良好的性能，在计算机视觉领域如图像分类、目标检测等任务上取得了显著的效果。