swin transformer算法结构介绍

Swin Transformer是一种新颖的Transformer模型，它采用了分层的窗口机制来捕捉不同尺度的特征，同时通过跨层路径来促进信息流动。以下是Swin Transformer的算法结构介绍：

1. 输入嵌入层（Input Embedding Layer）：将输入序列映射到一个$d$维的嵌入空间。

2. Patch Partition：将输入序列分成一定数量的块（patches）。

3. Patch Embedding：将每个块映射到一个$d$维的嵌入空间。

4. Swin Block：Swin Block是Swin Transformer的核心组件，它由若干个Swin Layers组成。每个Swin Layer都包含了两个子层：一个是基于局部性的Transformer层，另一个是跨窗口的Transformer层。Swin Block的作用是将输入序列中的每个块与其周围的块进行交互。

5. Transformer Encoder：将Swin Blocks串联起来，形成一个Transformer Encoder。

6. Layer Normalization：对Transformer Encoder的输出进行Layer Normalization。

7. MLP Head：对Layer Normalization的输出进行全连接层和Softmax操作，得到最终的分类结果。

总之，Swin Transformer通过分层的窗口机制和跨层路径来促进信息流动，从而在图像分类等任务上取得了很好的效果。