每个小的图像块会被分成若干个子块，这个子块是怎么分的

在 Swin Transformer 中，每个小的图像块会被分成若干个子块，具体的分块策略是由窗口大小、步幅和重叠大小决定的。下面简单介绍一下 Swin Transformer 中的分块策略。

首先，输入图像会被分成若干个大小相同的小的图像块，每个小的图像块都会被视为一个独立的特征通道。接着，每个小的图像块会被按照指定的窗口大小和步幅进行划分，得到若干个子块。具体来说，对于一个大小为 $H \times W$ 的小的图像块，如果指定的窗口大小为 $P \times P$，步幅为 $S$，则可以得到以下公式：

$$
H' = \lfloor\frac{H - P}{S}\rfloor + 1
$$

$$
W' = \lfloor\frac{W - P}{S}\rfloor + 1
$$

其中，$H'$ 和 $W'$ 分别表示子块的高度和宽度。可以看出，每个小的图像块会被分成 $H' \cdot W'$ 个子块。

为了避免子块之间的信息重叠，Swin Transformer 还引入了重叠策略。具体来说，每个子块的边缘都会额外增加一圈像素，称为重叠大小。在计算每个子块的特征向量时，会将这个子块和它周围的重叠部分一起计算，从而避免了信息重叠的问题。

总之，Swin Transformer 中的分块策略是由窗口大小、步幅和重叠大小决定的。通过这种分块策略，可以将输入图像划分成若干个独立的特征通道，并在每个特征通道上进行特征提取和表示，从而提高模型的特征提取能力。

相关问题

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。

是不是说一个小的图像块会计算多个卷积核，变成多个通道

是的，一个小的图像块在 Swin Transformer 中会被计算多个卷积核，变成多个通道。具体来说，在 Swin Transformer 的实现中，每个小的图像块会被分成若干个子块，每个子块都会被视为一个独立的特征通道。这样，每个小的图像块就会被转换为一个形状为 $C \times H' \times W'$ 的张量，其中 $C$ 表示通道数，$H'$ 和 $W'$ 表示子块的高度和宽度。

为了提高特征提取的效果，Swin Transformer 会在每个小的图像块上计算多个卷积核，得到多个不同的特征通道。具体来说，Swin Transformer 会将每个小的图像块按照指定的窗口大小和步幅进行划分，并在每个窗口内部分别计算卷积核，得到多个不同的特征通道。这些特征通道可以看作是对输入图像的不同局部区域进行特征提取和表示，从而提高模型的特征提取能力。

总之，Swin Transformer 会在每个小的图像块上计算多个卷积核，得到多个不同的特征通道，从而提高模型的特征提取能力。