详解swin transformer各函数模块

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在处理图像时采用了分层的注意力机制，以便更好地捕捉图像中的全局和局部信息。下面是Swin Transformer中的几个重要函数模块的详细介绍：

1. Patch Extraction（图像切片）：
Swin Transformer首先将输入图像切分成一系列的小块，称为图像切片或者图像块。这样做的目的是为了将图像转换为一系列的向量表示，以便后续的处理。

2. Patch Embedding（图像块嵌入）：
切片后的图像块通过一个嵌入层进行编码，将每个图像块转换为一个固定长度的向量表示。这个嵌入层通常是一个全连接层或者卷积层。

3. Transformer Encoder（Transformer编码器）：
Swin Transformer使用多个Transformer编码器来处理图像块的向量表示。每个编码器由多个注意力头和前馈神经网络组成。注意力头用于捕捉图像块之间的关系，前馈神经网络用于提取特征。

4. Shifted Window Attention（平移窗口注意力）：
Swin Transformer引入了平移窗口注意力机制，以便在处理图像时能够同时考虑全局和局部信息。平移窗口注意力通过在注意力计算中引入局部偏移来实现，从而使得每个图像块都能够关注到周围的图像块。

5. Layered Architecture（分层架构）：
Swin Transformer采用了分层的架构，即将图像块分为多个层级。每个层级都有自己的注意力头和前馈神经网络，以便在不同层级上提取不同尺度的特征。