swin transformer网络框图

以下是Swin Transformer的网络框图：


Swin Transformer的核心是分层的Transformer结构，其中每个Transformer层由两个子层组成：一个全局子层和一个局部子层。在每个全局子层中，输入序列被分成若干个小块，每个小块都可以看作是一个图像块，并对这些图像块进行全局自注意力计算。在每个局部子层中，输入序列被分成多个局部块，每个局部块都只能看作是一个图像块的局部区域，并对这些局部块进行局部自注意力计算。全局和局部子层的输出分别被馈送到多层感知机（MLP）中，然后再通过残差连接和层归一化（LN）相结合。

Swin Transformer还包括一个仿射变换模块（PatchMerging），它可以将相邻的图像块合并为更大的块，并将这些块视为输入序列的新块。这种策略可以增加输入序列的有效长度，从而提高模型的预测性能。在输出层之前，Swin Transformer还包括一个全局池化层，将特征图压缩为一个全局特征向量，然后通过一个全连接层进行分类或回归预测。

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swin transformer框图

抱歉，由于文本交互的限制，我无法直接展示图像。但是，你可以在CSDN或者其他搜索引擎中搜索"SWIN Transformer Architecture"来查找相关的框图和详细信息。SWIN Transformer是一种基于窗口机制的Transformer模型，它在计算效率和性能之间取得了平衡，并在计算机视觉任务中取得了很好的结果。希望这对你有所帮助！

swin transformer网络详解

Swin Transformer是一种新型的Transformer网络结构，它在2021年被提出。相比于传统的Transformer网络，Swin Transformer引入了一种新的分层机制，即将输入图像分成多个小块，然后在这些小块上进行Transformer计算，最后再将它们组合起来得到最终的输出。这种分层机制可以有效地减少计算量和内存消耗，同时还能够提高模型的性能。

具体来说，Swin Transformer将输入图像分成多个大小相同的小块，然后将这些小块按照一定的顺序组成一个大的矩阵。接着，Swin Transformer使用一种叫做Shifted Window的方法来对这个矩阵进行局部移位操作，从而使得每个小块都能够与周围的小块进行交互。最后，Swin Transformer在这个矩阵上进行多层Transformer计算，得到最终的输出。

相比于传统的Transformer网络，Swin Transformer具有以下优点：

1. 计算量和内存消耗更小：Swin Transformer将输入图像分成多个小块，然后在这些小块上进行计算，从而减少了计算量和内存消耗。

2. 模型性能更好：Swin Transformer引入了Shifted Window机制，使得每个小块都能够与周围的小块进行交互，从而提高了模型的性能。

3. 可扩展性更强：Swin Transformer可以很容易地扩展到更大的图像尺寸和更深的网络结构。