swin transformer 相对位置编码

Swin Transformer中的相对位置编码是通过计算相对坐标来实现的。在代码中，首先将二维相对坐标(i, j)映射为一维相对坐标(i*13+j)。然后，通过广播机制，计算出相对坐标的差值，得到相对位置编码。具体的代码实现如下：

relative_coords_first = coords_flatten[:, :, None]
relative_coords_second = coords_flatten[:, None, :]
relative_coords = relative_coords_first - relative_coords_second
relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous()

其中，`coords_flatten`是经过扁平化处理后的坐标，`relative_coords_first`和`relative_coords_second`分别表示相对坐标的第一个和第二个维度。通过相减操作，得到相对坐标的差值。最后，通过`permute`函数将维度重新排列，并使用`contiguous`函数确保内存连续性。

这样，就得到了Swin Transformer中的相对位置编码。这个编码可以用于模型中的注意力机制，帮助模型捕捉到不同位置之间的关系。

相关问题

swin transformer相对编码

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型，相较于传统的 Transformer，它采用了相对位置编码来处理序列中元素的位置信息。传统的 Transformer 模型使用绝对位置编码，即将每个位置编码为一个固定的向量。而相对位置编码则是根据元素之间的相对位置关系来编码位置信息，从而使得模型能够更好地处理长序列。Swin Transformer 采用了一种分层相对位置编码的方法，即将序列分为多个连续的块，然后在每个块内部使用相对位置编码。这种方法能够降低计算复杂度，同时使得模型能够更好地处理长序列。

swin transformer 全局相对位置编码

Swin Transformer采用了全局相对位置编码。相对于VIT中的绝对位置编码，Swin Transformer在每次计算自注意力时加上了一个相对位置偏置（Relative Position Bias）[1]。这种相对位置编码的设计使得Swin Transformer对于密集型预测任务（如检测、分割）更敏感，更能捕捉周围的上下文关系[2]。相对位置编码被添加到注意力矩阵中，以提供相对位置信息而不是绝对位置信息[3]。这种全局相对位置编码的使用可以在这类下游任务中提供更准确的位置信息，从而提高模型的性能。