SwinTransformer模块

### SwinTransformer 模块使用教程

#### 1. 安装依赖项
为了能够顺利运行 `SwinTransformer` 模块，需先安装必要的Python包。通常这些可以通过pip完成。

pip install -r requirements.txt

其中 `requirements.txt` 文件应位于项目的根目录下[^2]。

#### 2. 导入模块
在 Python 脚本中导入所需的类：

from mmseg.models.backbones.swin_transformer import SwinTransformer

这行代码表明是从 `mmseg/models/backbones/swin_transformer.py` 中加载了 `SwinTransformer` 类[^1]。

#### 3. 初始化模型参数设置
创建一个配置字典来指定初始化时使用的超参数：

config = dict(
    embed_dims=96,
    depths=[2, 2, 6, 2],
    num_heads=[3, 6, 12, 24],
    window_size=7,
    mlp_ratio=4.,
    qkv_bias=True,
    drop_rate=0.,
    attn_drop_rate=0.,
    drop_path_rate=0.2,
    patch_norm=True,
)
model = SwinTransformer(**config)

上述参数定义了嵌入维度、各阶段深度、注意头数量等重要属性[^5]。

#### 4. 加载预训练权重（可选）
如果希望利用已有的预训练模型，则可以这样做：

checkpoint_file = 'path/to/checkpoint.pth'
state_dict = torch.load(checkpoint_file)['state_dict']
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)

这里的路径应当指向实际存在的 `.pth` 权重文件位置。

#### 5. 构建数据管道并执行推理/训练过程
对于具体的数据集适配和训练流程，请参阅 `tools/train.py` 或者其他相关脚本内的说明文档。

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### 实现细节解析

- **窗口划分机制**：不同于传统Transformers采用固定大小的感受野，Swin Transformer采用了分层的非重叠窗口设计，在不同尺度上捕捉更丰富的上下文信息。

- **多级特征提取**：通过堆叠多个stage的方式构建深层网络结构，每个Stage内部又包含了若干Basic Layer，从而实现了从小到大逐步增加感受野的效果。

- **Shifted Window Attention**：为了解决标准自注意力机制中存在的高计算成本问题，提出了移位窗口策略，既保持了一定程度上的全局感知能力，又能显著降低运算负担[^3]。

- **局部增强与全局交互**：借助于特殊的相对位置编码方式以及跨窗连接的设计思路，使得模型能够在维持较好局部特性的同时加强远距离像素间的关联性。