Swin Transformer中的patch是多大

在Swin Transformer中，patch的大小是可配置的，可以根据具体任务进行调整。默认情况下，Swin Transformer使用4x4的patch。也就是说，输入图像被分成了若干个大小为4x4的小块，每个小块都被视为一个矩形的“像素”块，并且被送入Transformer中进行处理。通过控制patch的大小，可以调整模型对于不同尺度的特征的感知能力，在不同的任务中取得更好的效果。

相关问题

Swin transformer的patch merging是什么中文

Swin Transformer中的patch merging是指将多个小的图像块（patches）合并成一个大的图像块的过程。在这个过程中，Swin Transformer将小的图像块按照一定的规则组合在一起，形成一个更大的图像块，然后将这个更大的图像块作为输入传递给Transformer网络进行处理。这个过程可以有效地减少Transformer网络中的参数数量，进而提高模型的计算效率和性能表现。

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Swin Transformer 的 Patch Merging 是一种图像处理方法，用于处理大尺寸图像。它将大尺寸图像分成若干个小的 Patch，然后通过 Patch Merging 的方式将这些小 Patch 合并成一个大 Patch，从而减少计算量和内存使用。

具体来说，Patch Merging 的过程如下：

1. 将输入图像分成若干个大小相等的小 Patch。

2. 将每个小 Patch 压缩成一个向量。

3. 将这些向量按照一定的顺序进行组合，形成一个大 Patch。

4. 对大 Patch 进行 Transformer 网络的处理。

5. 将大 Patch 进行拆分，得到多个小 Patch。

6. 将小 Patch 组合成新的大 Patch，并重复步骤 4-6 直到得到最终的输出。

通过 Patch Merging 的方式，Swin Transformer 可以处理大尺寸图像，同时保持较小的计算量和内存使用。这使得 Swin Transformer 在图像分类、目标检测等任务中表现出色。