swin transformer位移

基于移位窗口的自注意力是 Swin Transformer 的一个关键元素。通过引入移位窗口机制，Swin Transformer 可以在视觉问题上实现有效且高效的自注意力计算。移位窗口可以将输入特征图分割成非重叠的小块，然后利用自注意力机制对这些小块进行建模。这种分块的方式使得计算复杂度与输入图像的大小呈线性关系，从而使得 Swin Transformer 能够处理大尺寸的图像而不会造成过高的计算开销。通过基于移位窗口的自注意力，Swin Transformer 在目标检测和语义分割任务上实现了最先进的性能，超越了以往的方法。

相关问题

Swin Transformer

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它在2021年由香港中文大学等机构提出。它的名称"Swin"代表"shifted windows"，意味着它采用了一种新的窗口位移策略来处理大型图像，该策略允许模型在处理图像时更好地捕捉全局和局部特征。Swin Transformer的主要特点是使用分层的窗口机制，将图像划分为不同的块，每个块由一组Transformer模块处理。这种分层的窗口机制使得Swin Transformer能够处理更大的图像，同时保持较低的计算成本。Swin Transformer在多个计算机视觉任务中表现出了极好的性能，成为当前最先进的图像分类模型之一。

swin transformer和vision transformer

Swin Transformer和Vision Transformer都是基于Transformer架构的图像识别模型。

Swin Transformer是2021年发表的论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》中提出的一种新型的图像识别模型。它引入了一种称为"shifted windows"的机制，通过将图像分割成不同的窗口，并在窗口之间引入位移操作，从而实现了对图像的多尺度建模。这种机制使得Swin Transformer能够在处理大尺寸图像时保持较低的计算和内存开销，并且在多个图像识别任务上取得了优秀的性能。

Vision Transformer是2020年发表的论文《An Image Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition as Scale》中提出的一种基于Transformer的图像识别模型。它将图像分割成固定大小的图像块，并将每个图像块作为输入序列传递给Transformer模型。通过引入位置嵌入和图像块的嵌入，Vision Transformer能够对图像进行全局建模，并在多个图像识别任务上取得了与传统卷积神经网络相媲美的性能。

这两种模型都是基于Transformer的图像识别模型，但在具体的网络结构和机制上有所不同。Swin Transformer通过引入"shifted windows"机制实现了多尺度建模，而Vision Transformer则通过将图像分割成图像块并引入位置嵌入实现了全局建模。