swin transformer对比transformer

Swin Transformer与传统Transformer的区别和优势
架构差异
Swin Transformer引入了一种新的层次化特征表示方法，通过移位窗口机制来构建局部性和全局性的交互[^1]。相比之下，传统的Vision Transformer (ViT) 将输入图像分割成固定大小的patch序列，并直接应用标准的多头自注意力机制处理这些patches。
这种架构上的改进使得Swin Transformer能够更好地捕捉不同尺度下的空间结构信息，在计算复杂度上也更具效率——其时间复杂度随输入图片尺寸线性增长而非平方级增加[^4]。
局部感知能力
由于采用了滑动窗口的设计理念，Swin Transformer可以在不牺牲感受野的情况下增强模型对局部区域的理解力。这有助于提高物体边界检测精度以及细粒度分类任务的表现效果[^3]。
而经典Transformers缺乏显式的局部连接模式，虽然可以通过位置编码部分弥补这一缺陷，但在某些情况下仍可能不如基于卷积网络的方法有效。
计算资源消耗对比
得益于高效的窗口划分策略，当应用于大规模数据集训练时，如COCO目标检测或ADE20K语义分割等视觉识别挑战赛中的表现证明了这一点，Swin Transformer所需的GPU内存占用量明显低于同等条件下运行的标准Transformer版本。
此外，实验结果显示即使是在单卡环境下也能实现快速收敛并达到较高准确率水平[^5]。
import torch.nn as nn

class TraditionalTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, d_model=512, nhead=8):
super().__init__()
self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead)

class SwinTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, window_size=7, shift_size=0):
super().__init__()
self.window_size = window_size
self.shift_size = shift_size

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