swin transformer中的patch是什么

在Swin Transformer中，图像被分成多个固定大小的块（被称为“patch”），并且每个块都被视为一个矩阵。这些块是Swin Transformer中的基本单位，并且是传统CNN中的卷积核的替代品。每个patch都被编码成一个向量，然后这些向量被输入到Transformer编码器中进行处理，以便在图像中提取特征。通过使用patch而不是整张图像，Swin Transformer可以处理更大的图像，而无需增加模型的参数数量。此外，由于每个patch都是独立的，因此Swin Transformer可以并行处理它们，从而加速训练和推理过程。

相关问题

swin transformer的patch merging中文

Swin Transformer 的 Patch Merging 是一种图像处理方法，用于处理大尺寸图像。它将大尺寸图像分成若干个小的 Patch，然后通过 Patch Merging 的方式将这些小 Patch 合并成一个大 Patch，从而减少计算量和内存使用。

具体来说，Patch Merging 的过程如下：

1. 将输入图像分成若干个大小相等的小 Patch。

2. 将每个小 Patch 压缩成一个向量。

3. 将这些向量按照一定的顺序进行组合，形成一个大 Patch。

4. 对大 Patch 进行 Transformer 网络的处理。

5. 将大 Patch 进行拆分，得到多个小 Patch。

6. 将小 Patch 组合成新的大 Patch，并重复步骤 4-6 直到得到最终的输出。

通过 Patch Merging 的方式，Swin Transformer 可以处理大尺寸图像，同时保持较小的计算量和内存使用。这使得 Swin Transformer 在图像分类、目标检测等任务中表现出色。

swin transformer的patch merging

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型，它的核心思想是将输入图像分成若干个小块（称为 Patch），然后使用 Transformer 网络对每个 Patch 进行处理，最后将所有 Patch 的特征进行整合得到整张图像的特征表示。Patch merging 就是 Swin Transformer 中用于整合不同 Patch 特征的一种操作。

在 Swin Transformer 中，每个 Patch 都被送入一个 Transformer 编码器中进行处理。这些编码器产生的特征向量被称为 Patch embedding。为了得到整张图像的特征表示，需要将这些 Patch embedding 进行合并。具体来说，Swin Transformer 采用了一种层次化的 Patch merging 方法，它将相邻的 Patch embedding 进行分组，并在组间进行合并。

具体来说，Swin Transformer 首先将 Patch 分组，每个组内的 Patch embedding 组合成一个大的 Patch embedding。这些大的 Patch embedding 再被送入一个小的 Transformer 编码器中进行处理。这个编码器产生的特征向量被称为 Stage embedding。Swin Transformer 通过多次重复这个过程，逐级合并不同大小的 Patch embedding，并最终产生整个图像的特征表示。

总之，Patch merging 是 Swin Transformer 中用于整合 Patch embedding 的一种操作，它通过层次化的方式将相邻的 Patch embedding 进行分组和合并，最终得到整张图像的特征表示。