swin transformer移动窗口改进

swin transformer的移动窗口改进是通过将自注意计算限制在不重叠的局部窗口范围内来实现的。这种分层体系结构具有更高的效率。具体而言，每次输入到Transformers Blocks中，首先经过W-MSA（window_Multi-head_Self_Attention）计算，然后再进行滑动窗口SW-MSA（Shift_window_Multi-head_Self_Attention）计算。这种移动窗口的设计方案可以有效地减少计算复杂度。

相关问题

Swin transformer的移动窗口操作

Swin Transformer 中使用了移动窗口操作来处理输入序列。移动窗口操作是指将输入序列划分成多个子序列，每个子序列称为一个窗口，然后对每个窗口进行独立的计算。

具体来说，Swin Transformer 中的移动窗口操作有两个步骤：

1. 分块（Patch Embedding）：将输入序列按照固定的窗口大小划分成多个子序列（即块），每个子序列包含固定数量的输入元素。然后对每个子序列进行嵌入（embedding）操作，将其转换成一个向量。

2. 移动窗口（Window Attention）：对每个块进行独立的计算。具体来说，对于每个块，将其与相邻的若干个块组合成一个窗口，然后使用自注意力机制（self-attention）计算窗口内元素之间的依赖关系。

这种移动窗口操作可以有效减少计算量，同时也可以保留输入序列的局部依赖关系。在Swin Transformer中，通过使用多个不同尺寸的窗口来处理输入序列，进一步提高了模型的性能。

SWIN transformer的移动窗口设计

Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 架构，其中的移动窗口设计可以有效地减小 Transformer 架构中的计算量和内存占用。具体来说，Swin Transformer 的移动窗口设计采用了一个分层的策略，将输入特征图划分为多个不同大小的块，每个块内部使用 Transformer 进行计算，并将不同大小的块按照一定规律进行层间连接，从而实现了高效的计算和内存使用。

具体来说，Swin Transformer 的移动窗口设计包括以下步骤：

1. 将输入特征图划分为多个大小不同的块。这些块可以是不同大小的正方形或矩形，每个块大小可以根据具体任务进行调整。

2. 在每个块内部使用 Transformer 进行计算。由于每个块的大小相对较小，因此可以使用较浅的 Transformer 架构进行计算，从而减小计算量和内存占用。

3. 将不同大小的块按照一定规律进行层间连接。具体来说，Swin Transformer 使用了类似金字塔的连接方式，即将较小的块连接到较大的块上，从而实现了高效的信息传递和特征提取。

通过这种移动窗口设计，Swin Transformer 在保持 Transformer 架构优秀的特征提取和建模能力的同时，显著减小了计算量和内存占用，使得该模型更加适用于移动设备和边缘设备等资源受限的场景。