swin transformer block

Swin Transformer块是一种基于Shifted Window的Transformer块，它使用了一种新的局部注意力机制，可以在保持高效性的同时，提高了模型的性能。该块可以用于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。

相关问题

swin Transformer Block

Swin Transformer Block 是一种新型的 Transformer 模块，它是在 2021 年提出的。相比于传统的 Transformer 模块，Swin Transformer Block 采用了分层的思想，将输入的特征图分成多个小块，然后在这些小块上进行自注意力计算，最后再将这些小块拼接起来得到输出特征图。这种分层的思想可以有效地减少计算量，提高模型的效率。

Swin Transformer Block原理

Swin Transformer是一种新型的Transformer结构，它采用了分层的方式来处理大尺寸图像。其中，Swin Transformer Block是Swin Transformer的基本组成单元。Swin Transformer Block的结构如下：


其中，LN表示Layer Normalization，MLP表示多层感知机，SA表示Self-Attention。

Swin Transformer Block的具体实现过程如下：

1. 输入特征经过Layer Normalization后，进入Self-Attention模块，得到自注意力特征；
2. 将自注意力特征与输入特征相加，得到残差特征；
3. 残差特征经过Layer Normalization后，进入多层感知机模块，得到MLP特征；
4. 将MLP特征与残差特征相加，得到最终输出特征。