swim transformer

Swin Transformer是一种分层式的Vision Transformer，是专为视觉领域设计的一种Transformer结构。它的两大特性是滑动窗口和分层表示。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许跨窗口连接。分层结构允许模型适配不同尺度的图片，并且计算复杂度与图像大小呈线性关系，也因此被人成为披着transformer皮的CNN。Swin Transformer借鉴了CNN的分层结构，不仅能够做分类，还能够和CNN一样扩展到下游任务可以，用于计算机视觉任务的通用主干网络，可以用于图像分类、图像分割、目标检测等一系列视觉下游任务。它以VIT作为起点，设计思想吸取了resnet的精华，从局部到全局，将transformer设计成逐步扩大感受野的工具。Swin Transformer Blocks有两种结构，区别在于窗口多头自注意力的计算一个使用了W-MSA结构，一个使用了SW-MSA结构。而且这两个结构是成对使用的，先使用一个W-MSA结构再使用一个SW-MSA结构。所以堆叠Swin Transformer Block的次数都是偶数。

相关问题

Swim Transformer

Swim Transformer是一种特为视觉领域设计的分层Transformer结构。它具有滑动窗口和分层表示的特点。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许窗口之间的连接。分层结构允许模型适应不同尺度的图像，并且计算复杂度与图像大小成线性关系。因此，Swin Transformer被称为一种披着Transformer皮的CNN。它借鉴了CNN的分层结构，不仅适用于分类任务，还可以扩展到下游任务，如图像分割和目标检测等计算机视觉任务。该模型以Vision Transformer（VIT）为起点，吸收了ResNet的优点，并通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swim Transformer的成功并非偶然，而是基于积累与沉淀。

论文题目：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030

Swim Transformer的每个块（Block）有两种结构，分别是W-MSA结构和SW-MSA结构。这两种结构是成对使用的，先使用W-MSA结构，然后再使用SW-MSA结构。因此，堆叠Swim Transformer Block的次数是偶数。

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### Transformer 架构在游泳分析或训练中的应用

近年来，Transformers 已经成为处理序列数据的强大工具，在多个领域展现出卓越性能。尽管目前关于Transformers直接应用于游泳的具体研究较少提及，但从其他运动项目的实践中可以推测其潜在的应用场景。

#### 数据收集与预处理
为了利用Transformer模型进行游泳分析，首先需要构建高质量的数据集。这些数据通常来自多种传感器设备，如加速度计、陀螺仪以及视频捕捉系统。通过多模态融合技术，能够获取更全面的动作特征表示[^2]。

#### 动作识别与姿态估计
基于Transformers的时间上下文建模能力，可以在三维人体姿态估计算法中引入时间维度的信息。例如，StridedTransformer-Pose3D展示了如何有效利用时空关系来提高动作预测精度。对于游泳而言，这意味着可以从连续帧图像中提取更加精确的手臂划动轨迹和腿部踢水模式等细节信息。

#### 训练效果评估
通过对运动员历史表现记录的学习，建立个性化评价体系。借助于自注意力机制，该方法不仅考虑单次比赛成绩，还能综合考量长期进步趋势和个人风格特点等因素。这对于制定科学合理的训练计划至关重要。

#### 实际案例展示
虽然尚未见到专门针对游泳开发的公开项目实例，但在体育科技公司内部可能存在类似的探索性工作。考虑到隐私保护和技术保密原因，这类成果往往不会完全对外公布。

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

class SwimmingPoseDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, poses, labels):
        self.poses = poses
        self.labels = labels
    
    def __len__(self):
        return len(self.labels)

    def __getitem__(self, idx):
        pose_sequence = self.poses[idx]
        label = self.labels[idx]
        sample = {"input_ids": pose_sequence, "labels": label}
        return sample

model_name_or_path = 'path_to_pretrained_model'
train_dataset = SwimmingPoseDataset(poses_train, labels_train)
val_dataset = SwimmingPoseDataset(poses_val, labels_val)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    evaluation_strategy="epoch",
    logging_dir='./logs',
)

trainer = Trainer(
    model=model_name_or_path,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,
)

trainer.train()