为什么经过swin-transformer的patch merging后长宽变为原来的一半，通道数翻倍

经过 Swin Transformer 的 Patch Merging 操作后，长宽减半、通道数翻倍的原因是为了实现空间维度的降采样和通道维度的增加。Swim Transformer 是一种基于分层的注意力机制的视觉Transformer模型，它将输入图像分割成一系列的小块（patches），然后通过 Patch Merging 操作来将相邻的小块进行融合。

在 Patch Merging 过程中，相邻的小块被组合成更大的块，这样就导致了长宽的减半。同时，由于块的数量减少，为了保持特征的丰富性，通道数被翻倍以增加模型的表达能力。

这种操作可以有效地减少计算负担，提高模型的效率，并且通过保持较低的空间分辨率和较高的通道维度，可以提取更丰富的特征信息。这有助于提升模型在图像理解任务中的性能。

相关问题

swin transformer的patch merging

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 模型，它的核心思想是将输入图像分成若干个小块（称为 Patch），然后使用 Transformer 网络对每个 Patch 进行处理，最后将所有 Patch 的特征进行整合得到整张图像的特征表示。Patch merging 就是 Swin Transformer 中用于整合不同 Patch 特征的一种操作。

在 Swin Transformer 中，每个 Patch 都被送入一个 Transformer 编码器中进行处理。这些编码器产生的特征向量被称为 Patch embedding。为了得到整张图像的特征表示，需要将这些 Patch embedding 进行合并。具体来说，Swin Transformer 采用了一种层次化的 Patch merging 方法，它将相邻的 Patch embedding 进行分组，并在组间进行合并。

具体来说，Swin Transformer 首先将 Patch 分组，每个组内的 Patch embedding 组合成一个大的 Patch embedding。这些大的 Patch embedding 再被送入一个小的 Transformer 编码器中进行处理。这个编码器产生的特征向量被称为 Stage embedding。Swin Transformer 通过多次重复这个过程，逐级合并不同大小的 Patch embedding，并最终产生整个图像的特征表示。

总之，Patch merging 是 Swin Transformer 中用于整合 Patch embedding 的一种操作，它通过层次化的方式将相邻的 Patch embedding 进行分组和合并，最终得到整张图像的特征表示。

swin transformer的patch merging过程

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它引入了Patch Merging机制，可以在不增加计算复杂度的情况下增大感受野。下面是Swin Transformer的Patch Merging过程：

1. 输入图片被分割为一组大小为$P \times P$的小图像块（patches）。每个小图像块都被映射到一个$d$维向量上。

2. 对于每个小图像块，都会使用一个Transformer编码器对其进行编码。这样，每个小图像块都被表示为$d$维的向量。

3. 对于所有的小图像块，按照固定的顺序进行排列，形成一个二维矩阵。这个矩阵可以理解为是一个特征图（feature map）。

4. 将这个特征图按照固定的步长（stride）进行池化，得到一个更小的特征图。这个池化操作可以看作是合并了相邻的小图像块，从而得到了更大的感受野。

5. 重复步骤3和步骤4，直到得到了一个仅包含一个元素的特征图。这个特征向量被送入一个全连接层进行分类或回归等任务。

可以看出，Patch Merging机制实现了对感受野的有效扩展，而且不需要增加计算复杂度。