swin transformer整个顺序流程

Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类网络，其整个顺序流程如下：

1.输入一张大小为$H\times W$的图片，将图片划分为大小为$P_s\times P_s$的若干个子块，然后将这些子块reshape成向量。

2.对这些向量应用一些线性变换和非线性变换，以得到每个子块的特征表示。

3.对这些特征表示应用一些空间变换，以使得不同子块之间的相对位置信息得到保留。

4.将这些经过空间变换后的特征表示送入多层Transformer模块中进行特征融合。

5.将最终的特征表示通过一些线性变换得到分类结果。

其中，Swin Transformer最重要的部分是Step 3，其通过Shifted Window机制来保留不同子块之间的相对位置信息，使得Swin Transformer在处理大尺度图像时能够取得比其他网络更好的效果。

参考文献：[^1][^2]

相关问题

Swin Transformer V2和Swin Transformer

Swin Transformer V2是Swin Transformer的一个改进版本。Swin Transformer V2解决了Swin Transformer中存在的一些问题，包括训练不稳定性、预训练和微调之间的分辨率差距以及对标记数据的渴望。这些问题的解决使得Swin Transformer V2在大型视觉模型训练和应用中更加稳定和高效。

swin transformer的Swin Transformer Block 原理

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它通过一种新颖的窗口（Window）机制实现了空间局部感知，使得模型能够在保持计算效率的同时处理更大尺度的输入。Swin Transformer Block主要包括以下几个关键组件：

1. **位置嵌入与分割**：将输入的空间特征图分为多个非重叠的窗口，并分别对每个窗口应用位置编码。这样可以同时保留局部信息和全局上下文。

2. **注意力模块**：在小窗口内进行自注意力（Self-Attention），即在当前窗口内的特征点之间建立联系。由于窗口划分，这降低了计算复杂度，同时引入了空间结构。

3. **跨窗注意力（Cross-Window Attention）**：为了连接不同窗口的信息，Swing Transformer会在所有窗口之间进行一次注意力交互。这个步骤有助于信息的融合。

4. **MViT特有的MSA（Multi-Scale Attention）**：除了标准的自注意力和跨窗注意力外，还会包含一个多尺度注意力层，结合了大、中、小三个尺度的窗口，进一步增强模型的感受野。

5. **MLP（Multi-Layer Perceptron）**：最后，每个Block通常会包括一个前馈网络（Feedforward Network）用于深化特征变换。

6. **残差连接与归一化**：如其他Transformer块一样，采用了残差连接和层归一化（LayerNorm）来帮助梯度传播并稳定训练过程。