，Swin Transformer 中使用的是深层网络结构，包含多个阶段，每个阶段都由多个卷积层组成。 具体几个阶段，各有多少层卷积，卷积核尺寸是多少

Swin Transformer 中的具体结构如下：

1. Swin-B基础版：包含4个阶段，每个阶段包含2个子阶段，每个子阶段都是一个大小为 $7\times7$ 的卷积层，后接一个大小为 $2\times2$ 的步幅为2的非重叠区域划分操作。每个卷积层的通道数在不同阶段中逐渐增加。具体而言，第一个阶段的卷积层通道数为96，第二个阶段的卷积层通道数为192，第三个阶段的卷积层通道数为384，第四个阶段的卷积层通道数为768。

2. Swin-L大型版：包含4个阶段，每个阶段包含2个子阶段。不同于Swin-B基础版，每个子阶段是一个大小为 $3\times3$ 的卷积层，后接一个大小为 $2\times2$ 的步幅为2的非重叠区域划分操作。每个卷积层的通道数在不同阶段中逐渐增加。具体而言，第一个阶段的卷积层通道数为128，第二个阶段的卷积层通道数为256，第三个阶段的卷积层通道数为512，第四个阶段的卷积层通道数为1024。

总的来说，Swin Transformer 中的每个阶段都由多个卷积层组成，每个卷积层的卷积核大小是 $3\times3$ 或 $7\times7$，通道数在不同阶段中逐渐增加。具体而言，Swin-B基础版中每个阶段的通道数分别为96、192、384和768；Swin-L大型版中每个阶段的通道数分别为128、256、512和1024。

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swin transformer网络结构 每个部分的详解

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 网络结构，它采用了 Hierarchical Transformer 的思想，将传统 Transformer 的全局自注意力机制改为了局部自注意力机制，从而在保持模型精度的同时，大大降低了计算和存储成本。下面是 Swin Transformer 的网络结构详解。

1. Patch Partition

Swin Transformer 将输入的图像划分成若干个大小相等的图像块，称为 patch。这个过程可以使用一个简单的卷积层来实现。这样做的好处是可以将大的图像切分成小的块，从而减少计算量和存储量。

2. Shifted Window

为了增加局部自注意力机制，Swin Transformer 还引入了 Shifted Window 机制。具体来说，对于每一个 patch，我们将其周围的相邻 patch 看作它的邻居，然后在这个邻居集合中进行自注意力计算。但为了避免邻居之间的信息重复，我们将邻居集合进行轮廓位移，使得相邻 patch 的邻居并不完全相同。

3. Hierarchical Transformer

Swin Transformer 还引入了 Hierarchical Transformer 的思想，将模型分成多个阶段，每个阶段都包含多个 Transformer Block。在每个阶段中，模型首先对 patch 进行局部自注意力计算，然后再使用全局自注意力计算，从而获得不同尺度的特征表示。这样做的好处是可以提高模型的感受野，同时减少计算量和存储量。

4. MLP Mixer

除了传统的 Transformer Block，Swin Transformer 还引入了 MLP Mixer Block。MLP Mixer Block 采用了 Multi-Layer Perceptron（MLP）来替代传统的自注意力计算，从而在一定程度上减少了计算量和存储量。具体来说，MLP Mixer Block 由两个 MLP 层组成，一个用于通道维度的混合，另一个用于位置维度的混合。

总之，Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 网络结构，它采用了 Hierarchical Transformer、Shifted Window 和 MLP Mixer 等技术，从而在保持模型精度的同时，大大降低了计算和存储成本。

swin transformer目标检测模型训练过程每个epoch的损失是怎么计算的

对于swin transformer目标检测模型的训练过程，每个epoch的损失通过计算所有训练样本的预测结果与真实标签之间的差异来进行计算。具体来说，采用交叉熵作为损失函数来度量训练样本的预测结果与真实标签之间的差异程度，然后将所有训练样本的交叉熵损失相加，并取平均值作为该epoch的损失值。这样能够帮助优化器更好地调整模型参数，从而提高目标检测模型的性能。