swin transformer中数据维度变化

在Swin Transformer中，数据维度的变化主要是通过窗口化操作（windowing）和层次化操作（hierarchical partitioning）实现的。

窗口化操作将输入图像分割成若干个大小相同的小块，每个小块称为一个“视窗”（window）。每个视窗内的像素按照一定的顺序排列，形成一个序列，然后送入Transformer编码器中。这个序列的长度就是视窗内像素的数量，通常是一个较小的固定值，比如16或32。

层次化操作则是在窗口化基础上进一步将视窗划分为若干个子块，每个子块也是一个序列。这些子块可以继续被划分成更小的子块，直到达到最小尺寸。每个子块内的像素也按照一定的顺序排列，形成一个序列，然后送入Transformer编码器中。这些序列的长度通常是不同的，跟子块的大小有关。

在每个子块内部，Swin Transformer采用了类似于标准Transformer的编码器结构，包括多层自注意力和前馈网络。每个子块编码完成后，它们的输出被拼接成一个大的序列，送入后续的分类器或回归器中进行任务-specific的处理。

相关问题

swin-transformer举证维度

根据引用\[2\]中提到的vision transformer的注意力机制，可以推断swin-transformer的维度是通过多头注意力机制来实现的。在多头注意力机制中，通过对key和query进行点乘操作，得到相应的注意力权重，然后将这些权重与value进行点乘得到最终的输出。因此，swin-transformer的维度取决于注意力机制中的key、query和value的维度。具体的维度信息可能需要参考相关的论文或文献\[3\]来获取。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [cv中的注意力机制是个啥？一文带你了解](https://blog.csdn.net/limingmin2020/article/details/128325615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

swin transformer维度变换

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 模型的神经网络架构，它的主要特点是采用了窗口注意力机制，可以在不增加计算复杂度的情况下提高感受野的大小。在 Swin Transformer 中，维度变换的过程如下：

1. 首先，输入的图像经过一个卷积层，将其特征图的通道数增加到 $C_1$。

2. 接着，将特征图分割成若干个大小为 $H_1 \times W_1$ 的窗口，并将每个窗口的像素展开成一维向量，得到大小为 $(H_1 \times W_1) \times C_1$ 的矩阵。

3. 对于每个窗口，使用一个独立的 Transformer 编码器进行特征提取，得到一个大小为 $d \times (H_1 \times W_1)$ 的矩阵，其中 $d$ 是 Transformer 编码器输出的特征向量的维度。

4. 将上一步得到的矩阵重组成大小为 $d \times H_1 \times W_1$ 的特征图，并将其输入到下一个阶段的 Swin Transformer 中进行处理。

5. 在下一个阶段中，将特征图的大小缩小为 $H_2 \times W_2$，并重复上述过程，直到输出最终的特征向量。

需要注意的是，Swin Transformer 中的维度变换过程与其他 Transformer 模型类似，但采用了窗口注意力机制和多层级特征提取的方式，使得其在处理大图像时具有更好的性能。