swintransformer学习笔记
时间: 2024-06-12 08:02:51 浏览: 126
SwinTransformer是一种基于Transformer架构的模型,它在处理图像数据时引入了局部窗口(Window)机制,实现了高效的并行计算,同时保持了Transformer在序列数据上的优势。以下是SwinTransformer的一些关键特点和学习笔记要点:
1. **局部窗口注意力(Local Window Attention)**:SwinTransformer将空间维度划分为多个固定大小的窗口,每个窗口内的位置编码相互作用,窗口之间的信息则通过跨窗口的上下文交互来传递,这样减少了计算量,提高了并行效率。
2. **Shifted Windows**:为了保持自注意力的相对位置编码,模型采用了每隔几个位置就移动窗口的方式,这样可以在不增加参数的情况下提供一些上下文信息。
3. **多尺度特征金字塔(Multi-scale Feature Pyramid)**:通过堆叠不同尺度的窗口嵌入,模型能够捕捉到图像中不同分辨率的信息,增强了模型的表征能力。
4. **可变形卷积(Deformable Convolution)**:虽然窗口机制是核心,但SwinTransformer也结合了可变形卷积,允许局部特征图在卷积过程中进行微调,进一步增强特征的灵活性。
5. **模型结构**:SwinTransformer包括基础层、转换层、以及可选的归一化层和线性层,其整体结构类似ViT(Vision Transformer)。
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