transformer的embedding结构

transformer的embedding结构是指将输入序列映射为一组高维特征表示的过程。在Swin Transformer Embedding UNet中，它采用了Swin Transformer的结构作为骨干网络，通过多层Swin Transformer块进行特征提取。每个Swin Transformer块由一个局部注意力模块（Local Attention Module）和一个全局注意力模块（Global Attention Module）组成。局部注意力模块用于在局部感受野内学习特征依赖关系，而全局注意力模块则用于建模长程依赖关系和全局上下文信息。

局部注意力模块采用了移位窗口策略，将多层自注意力机制（MSA）的计算限制在不重叠的窗口内，以减少计算量。全局注意力模块则通过计算输入序列的注意力权重来实现全局建模。这样，在保持计算效率的同时，能够捕捉到不同范围的特征依赖关系。

通过这样的embedding结构，transformer能够将输入序列中的信息进行编码和建模，为后续的任务提供丰富的特征表示。

相关问题

Swim Transformer的结构

Swim Transformer是一种基于移动窗口的层级式Vision Transformer模型。它的整体框架包含4个Stage，每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率，类似于CNN逐层扩大感受野。

在输入开始时，Swim Transformer会进行Patch Embedding操作，将图片切成一个个图块，并将它们嵌入到Embedding中。

每个Stage由Patch Merging和多个Block组成。Patch Merging模块主要在每个Stage的开始处降低图片的分辨率。而Block的具体结构包括LayerNorm、MLP、Window Attention和Shifted Window Attention。

Patch Merging模块用于将较大分辨率的特征图合并成较小分辨率的特征图，以减少计算量。而Block模块则是Swim Transformer的核心组件，它包含了LayerNorm用于归一化输入，MLP用于特征变换，Window Attention用于捕捉全局上下文信息，以及Shifted Window Attention用于处理移动窗口。

Swim Transformer的整体框架和算法流程可以参考论文中的详细描述。

Vision Transformer结构

Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer模型的图像分类网络结构。它将图像分割成一系列的图像块，然后将这些图像块转换为序列数据，再通过Transformer模型进行处理。

ViT的结构主要包括以下几个关键组件：
1. 图像块的划分：将输入的图像划分为固定大小的图像块，每个图像块都被看作是一个序列元素。
2. 嵌入层（Embedding Layer）：将每个图像块转换为向量表示，通常使用一个线性变换来实现。
3. 位置编码（Positional Encoding）：为了保留图像中的位置信息，ViT引入了位置编码，用于表示每个序列元素在原始图像中的位置关系。
4. Transformer编码器：由多个Transformer编码层组成，每个编码层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这些编码层用于对序列元素进行特征提取和交互。
5. 全局平均池化（Global Average Pooling）：将Transformer编码器的输出序列进行平均池化操作，得到整个图像的特征表示。
6. 全连接层和Softmax：将全局平均池化的结果输入到全连接层中进行分类预测，并通过Softmax函数输出最终的类别概率。

ViT的优点在于能够将图像分类问题转化为序列建模问题，从而利用Transformer模型在序列数据上的强大表达能力。然而，ViT在处理大尺寸图像时可能会面临计算和内存开销较大的问题，因此通常需要进行一些技术上的改进，如使用局部注意力机制、增加图像块的数量等。