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。

video swin transformer训练数据集

Video Swin Transformer是一种用于视频理解任务的模型，它是在Swin Transformer的基础上进行了扩展和改进。与传统的图像分类任务不同，视频理解任务需要考虑时间维度上的信息。因此，Video Swin Transformer的训练数据集通常是包含视频序列的数据集。

在视频理解任务中，常用的训练数据集包括但不限于以下几种：

1. Kinetics：Kinetics是一个广泛使用的视频动作识别数据集，包含丰富多样的动作类别。它包含了数千个视频片段，每个片段都标注了对应的动作类别。

2. UCF101：UCF101是另一个常用的视频动作识别数据＊＊＊51是一个包含51个动作类别的视频数据集，也常用于视频动作识别任务。该数据集中的视频片段来自于电影和在线视频。

4. Something-Something：Something-Something是一个比较特殊的视频理解数据集，其中包含了一系列日常生活中的动作，如"打开门"、"喝水"等。该数据集的目标是让模型能够理解并预测人类在日常生活中的行为。

这些数据集通常提供了视频片段的帧图像以及对应的标注信息，可以用于训练视频理解模型，如Video Swin Transformer。通过在这些数据集上进行训练，模型可以学习到视频序列中的时空特征，并用于视频分类、动作识别等任务。