swim transformer解码器编码器

### 关于Swim Transformer的解码器和编码器

Swim Transformer作为一种基于Transformer架构设计的模型，主要用于图像处理领域。然而，在描述中并未提及特定的解码器部分[^4]。

#### 编码器结构

对于Swim Transformer而言，其核心在于如何有效地捕捉空间层次特征并构建高效的自注意力机制。该模型通过将输入图片分割成一系列不重叠的小块(patch)，每一块被线性映射至高维向量作为token表示。随后这些tokens会经过多层堆叠的标准Transformers编码器模块：

- **Multi-head Self-Attention (MSA)**: 实现局部窗口内的self-attention计算，允许不同位置之间的交互。

- **Shifted Window Mechanism**: 为了增强感受野范围而不显著增加计算成本，引入了移位窗口策略。即每隔一层改变一次窗口划分方式，使得相邻两层之间存在交叉覆盖区域。

- **MLP Layer**: 包含两个全连接层组成的前馈神经网络，用于进一步变换特征维度。

此过程重复多次形成深层网络结构，最终得到全局上下文感知的表征结果。

class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(...):
        ...
    
    def forward(self, x):
        shortcut = x
        
        # Shift window for cross-window pattern aggregation
        shifted_x = self.shift_window(x)

        # Multi-head self attention with relative position bias
        attn_output = self.attn(shifted_x)
        
        # Add & Norm after MSA layer
        out = self.norm1(shortcut + attn_output)

        # MLP block followed by another add & norm operation
        mlp_output = self.mlp(out)
        return self.norm2(out + mlp_output)

由于Swim Transformer主要应用于视觉任务如分类等问题，并不像某些自然语言处理场景那样明确区分编解码阶段；因此通常只强调编码端的设计优化，而较少涉及传统意义上的解码组件。