详细讲解·swin transformer的移动窗口操作

Swin Transformer 是一种基于窗口注意力机制的 Transformer 模型，它通过移动窗口操作来减少计算量和内存消耗。在 Swin Transformer 中，输入特征图被划分为多个大小相等的窗口，每个窗口的大小为 $H\times W$，其中 $H$ 和 $W$ 分别表示窗口的高度和宽度。在每个窗口内部，使用一个小型的 Transformer 模型来提取特征，并在窗口之间共享参数。

移动窗口操作的目的是在保持感受野大小不变的情况下，减少计算量和内存消耗。具体来说，移动窗口操作包括以下三个步骤：

1. 窗口划分：将输入特征图划分为多个大小相等的窗口，每个窗口的大小为 $H\times W$。

2. 窗口嵌入：对于每个窗口，使用一个嵌入层将窗口内的特征映射到一个低维向量空间中，得到一个大小为 $C\times HW$ 的特征张量，其中 $C$ 表示输入特征图的通道数。

3. 窗口交互：在窗口嵌入的基础上，使用一个小型的 Transformer 模型来提取特征，并在窗口之间共享参数。具体来说，将窗口嵌入的特征张量作为 Transformer 模型的输入，通过多个 Transformer 层对其进行处理，最终得到一个大小为 $C'\times HW$ 的特征张量，其中 $C'$ 表示 Transformer 模型的输出通道数。

通过移动窗口操作，Swin Transformer 可以在保持感受野大小不变的情况下，将计算量和内存消耗降低到 $O(HW)$ 的级别，从而有效地提高了模型的可扩展性和训练效率。