transformer滑动窗口

Transformers滑动窗口是指在Transformer模型中使用窗口的方式进行计算，以减小序列长度并增加多尺度的信息交互。在每次输入到Transformer Blocks之前，先经过W-MSA（window_Mutil-head_Self_Attention）计算自注意力，然后再经过滑动窗口SW-MSA（Shift_window_Mutil-head_Self_Attention）计算自注意力。这种方式结合了移动窗口和信息交互的概念，同时使用patch_merging操作来合成相邻窗口，增大感受野并捕捉多尺寸特征。通过这种方式，Transformer滑动窗口模型能够同时关注局部特征和全局信息，并有效地处理长序列的输入数据。

相关问题

transformer 滑动窗口

滑动窗口是Transformer模型中的一种改进方法，用于处理长序列输入。传统的Transformer模型在处理长序列时会面临内存消耗和计算复杂度增加的问题。而滑动窗口方法通过将输入序列划分为多个窗口，每个窗口只与相邻的窗口进行注意力计算，从而减少了计算复杂度和内存消耗。

具体来说，滑动窗口方法在Transformer的自注意力机制（Self-Attention）中引入了两个新的操作：W-MSA（window_Mutil-head_Self_Attention）和SW-MSA（Shift_window_Mutil-head_Self_Attention）。

首先，输入序列会被划分为多个窗口，每个窗口包含一定数量的输入元素。然后，每个窗口内的元素会进行W-MSA操作，即在窗口内部进行自注意力计算。接下来，窗口之间会进行SW-MSA操作，即窗口之间的元素进行自注意力计算。通过这种方式，滑动窗口方法能够在保持全局信息的同时，减少计算复杂度和内存消耗。

滑动窗口方法的复杂度计算与传统的Transformer模型相比，会有一定的减少。具体的复杂度计算需要根据具体的实现细节和窗口大小来确定。

参考文献：
Liu Z, Lin Y, Cao Y, et al. Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021: 10012-10022.

swin Transformer的滑动窗口

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它特别之处在于采用了“滑动窗口”（Sliding Window）机制来处理图像数据，解决了传统Transformer在处理大尺寸输入时计算效率低的问题。在传统的Transformer中，全局自注意力会使计算复杂度随着序列长度呈平方增长，对于高分辨率的图片来说，这显然是不可接受的。

Swin Transformer通过将大图像划分成多个相邻的局部窗口（Window），每个窗口内进行自注意力计算，然后在窗口间进行跨窗口的注意力交互。这样，模型只关注局部信息，减少了计算量，并保持了相对较高的感受野（Receptive Field）。同时，为了连接不同窗口的信息，还引入了“移位”的思想（Shifted windows），使得模型能够跨越窗口边界进行通信。

这种设计让Swin Transformer能在保持Transformer模型效果的同时，适合于更长的输入序列和更高的并行计算能力，非常适合用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。