swintransformer中Self-Attention是怎么操作的

Swin Transformer中的Self-Attention是通过多头注意力机制实现的，具体操作如下：

1. 输入embedding向量经过线性变换，得到三个向量：查询向量Q、键向量K和值向量V。

2. 将查询向量Q与键向量K进行相似度计算，得到一个矩阵，其中每个元素表示Q与K对应位置的相似度。

3. 在相似度矩阵上进行softmax归一化，得到注意力矩阵，其中每个元素表示对应位置的注意力权重。

4. 将注意力矩阵与值向量V相乘，得到加权后的值向量，即每个位置的注意力输出。

5. 将所有位置的注意力输出连接起来，得到最终的多头注意力输出。

需要注意的是，Swin Transformer中的Self-Attention是基于局部窗口的，即每个位置只与其周围的一部分位置进行相似度计算，这样可以降低计算复杂度并提高模型的效率。同时，Swin Transformer中还采用了跨窗口连接和局部感知的机制，进一步提高了模型的表达能力。

相关问题

swintransformer

Swin Transformer是一种基于Shifted Windows的层次化视觉Transformer模型，用于图像分类、目标检测和实例分割等任务。它的论文标题是《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》，可以在arXiv上找到原始论文[1]。此外，Microsoft也在GitHub上提供了官方的开源代码[1]。

Swin Transformer与之前的Vision Transformer有一些不同之处。首先，Swin Transformer使用了层次化构建方法，类似于卷积神经网络中的特征金字塔结构。它在不同层次上对特征图进行下采样，例如4倍、8倍和16倍的下采样，这有助于处理目标检测和实例分割等任务。而Vision Transformer则直接进行16倍的下采样，并保持相同的下采样率。

其次，Swin Transformer引入了Windows Multi-Head Self-Attention（W-MSA）的概念。在4倍和8倍的下采样中，特征图被划分为多个不相交的窗口（Window），并且每个窗口内部进行Multi-Head Self-Attention操作。相比于Vision Transformer直接对整个全局特征图进行Multi-Head Self-Attention，这种方法可以减少计算量，特别是在浅层特征图较大的情况下。然而，这种做法也会导致不同窗口之间的信息传递受限。为了解决这个问题，论文中还提出了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention（SW-MSA）的概念，通过这种方法可以在相邻的窗口之间传递信息[3]。

总之，Swin Transformer是一种使用Shifted Windows的层次化视觉Transformer模型，通过引入W-MSA和SW-MSA的概念，它在图像分类、目标检测和实例分割等任务中取得了较好的性能。如果你对具体的实现代码感兴趣，可以在GitHub上找到PyTorch和TensorFlow2的实现代码[2]。

swinTransformer与visionTransformer相比作出哪些改进，简要概括一下

Swin Transformer相比Vision Transformer作出了以下改进：

1. 层次化特征构建：Swin Transformer使用了类似卷积神经网络的层次化构建方法，将特征图划分为多个不相交的区域（Window），并在每个窗口内进行Multi-Head Self-Attention操作。这种层次化特征构建方法有助于在构建目标检测、实例分割等任务时更好地利用不同尺度的特征。

2. Windows Multi-Head Self-Attention：Swin Transformer引入了Windows Multi-Head Self-Attention（W-MSA）的概念，只在每个窗口内进行Self-Attention计算，减少了计算量。相比之下，Vision Transformer直接对整个特征图进行Self-Attention操作。

3. Shifted Windows Multi-Head Self-Attention：为了克服层次化构建造成的窗口间信息传递隔绝的问题，Swin Transformer引入了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention（SW-MSA）的概念。通过此方法，信息可以在相邻的窗口中进行传递，提高了信息的流动性。

4. 目标检测和实例分割性能提升：Swin Transformer通过上述改进在目标检测和实例分割等任务中取得了显著的性能提升。根据官方提供的信息，Swin Transformer在COCO数据集的目标检测和实例分割任务中排名第一。

综上所述，Swin Transformer通过引入层次化特征构建、Windows Multi-Head Self-Attention以及Shifted Windows Multi-Head Self-Attention等改进，能够更好地适应视觉任务，提高性能。