swin transformer中的W-MSA

W-MSA是Swin Transformer中的一种多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。在Swin Transformer中，输入序列被划分成了一系列的小块（或称为patch），然后通过层级式的窗口化自注意力（Window-based Multi-head Self-Attention）来进行建模。具体地说，W-MSA使用了两个独立的注意力机制：local window attention和global context attention。

在local window attention中，每个patch只能注意到其周围的局部区域，这样可以减少计算量和内存占用，并且保持了局部信息的一致性。而在global context attention中，每个patch可以注意到整个输入序列的全局信息，从而能够捕捉到更长距离的依赖关系。

通过同时使用局部窗口和全局上下文的注意力机制，W-MSA能够在保留局部信息的同时，充分利用全局上下文信息，从而提高模型对输入序列的建模能力。这种设计使得Swin Transformer在处理图像等序列数据时能够在计算效率和性能之间取得一个良好的平衡。

相关问题

swin transformer中的SW-MSA

SW-MSA（Shifted Window Multihead Self-Attention）是Swin Transformer模型中的一种自注意力机制。在传统的Transformer中，自注意力机制（Self-Attention）对序列中的每个位置都进行全连接的计算，这导致复杂度很高。而SW-MSA则是一种计算效率更高的注意力机制。

SW-MSA通过将自注意力计算分解为多个窗口（Windows）的计算，并且使用位移矩阵（Shifted Matrix）来减少冗余计算。具体来说，SW-MSA首先将序列划分为若干个窗口，然后在每个窗口内使用标准的自注意力计算。为了处理窗口边界处的位置，SW-MSA引入了位移矩阵，将每个窗口内的位置映射到全局位置，这样可以保证窗口之间的位置信息传递。

SW-MSA相比传统的自注意力机制，在同样模型大小的情况下具有更低的计算复杂度，可以提高模型的训练和推理效率。这对于处理大规模数据和长序列非常有帮助。在Swin Transformer中，使用SW-MSA作为基础自注意力模块，帮助实现了高效且精确的视觉特征提取。

Swin Transformer 模型结构图是MSA还是W-MSA

Swin Transformer 是一个新型的Transformer模型，它的模型结构图使用了W-MSA。W-MSA是一种基于局部窗口的多头自注意力机制，其中W表示窗口大小，MSA表示多头自注意力机制。相比于传统的MSA，W-MSA可以处理长序列的输入数据，并且可以更高效地计算注意力权重。通过这样的机制，Swin Transformer模型在计算效率和模型表现之间取得了很好的平衡。