举例说明将输入图像分成多个重叠的窗口是怎么做的
时间: 2024-04-07 22:32:03 浏览: 12
将输入图像分成多个重叠的窗口是通过滑动窗口的方式实现的。具体来说,可以先将输入图像划分为多个大小相等的网格,然后在每个网格内滑动一个固定大小的窗口,将窗口内的图像块作为一个输入窗口送入模型中进行处理。为了保证窗口之间的重叠,通常会将窗口的步幅设为小于窗口大小的值。
下面以一个具体的例子来说明这个过程。假设输入图像大小为 $512\times 512$,窗口大小为 $224\times 224$,步幅为 $112$,则可以将输入图像划分为 $9\times 9$ 个大小相等的网格,如下图所示:
![swin-transformer-windowing-example-1](https://user-images.githubusercontent.com/41392468/123453035-5ed5e800-d60b-11eb-8e1b-8de9ff1f8d0c.png)
然后在每个网格内滑动窗口,将窗口内的图像块作为一个输入窗口送入模型中进行处理。如下图所示,红色方框代表窗口大小,黄色箭头代表步幅,蓝色方框代表输入窗口。
![swin-transformer-windowing-example-2](https://user-images.githubusercontent.com/41392468/123453042-62696f00-d60b-11eb-9c88-3e1ecf4f3b8d.png)
通过滑动窗口的方式,可以将输入图像分成多个重叠的窗口,从而实现 Swin Transformer 的窗口机制。每个窗口都是一个小图像块,经过 Transformer 编码器进行特征提取和聚合,最终输出整个图像的特征表示。在每个 Transformer 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不同尺度的特征。