swin transformer原始输入的形状

Swin Transformer 的原始输入形状为 `(batch_size, num_patches, hidden_dim)`，其中 `num_patches` 表示图像被分成的 patch 的数量，`hidden_dim` 表示每个 patch 的特征向量的维度。在 Swin Transformer 中，原始图像被分为多个 patch，并且每个 patch 会被看作一个序列，然后传入 Transformer 编码器进行处理。

相关问题

swin transformer的输入图像特征

Swin Transformer 的输入图像特征是通过将原始图像划分为多个小块，然后将每个块作为输入传递给 Transformer 模型。具体来说，Swin Transformer 使用了一种称为 "Shifted Window" 的策略来划分图像。这种策略使用窗口大小为 $\frac{H}{S} \times \frac{W}{S}$ 的窗口在图像上滑动，并且每次滑动 $\frac{H}{R} \times \frac{W}{R}$ 的距离，其中 $H$ 和 $W$ 分别是图像的高度和宽度，$S$ 是窗口大小的缩放因子，$R$ 是窗口滑动的距离缩放因子。

每个窗口被视为一个独立的图像块，并且通过一个线性变换将其映射为特定维度的特征向量。这些特征向量被送入 Transformer 模型的编码器，进行进一步的处理和特征提取。在经过多个 Transformer 层后，最终得到整个图像的特征表示。

需要注意的是，由于 Swin Transformer 使用了窗口划分策略，它可以在处理大尺寸图像时具有较低的计算和内存成本，并且可以有效地处理全局和局部信息。

swin transformer的输入是什么

Swin Transformer的输入是一组图像张量，通常是一个batch的图像。每个图像张量的形状为[batch_size, channels, height, width]，其中batch_size表示batch中图像的数量，channels表示图像的通道数，height和width分别表示图像的高度和宽度。在输入到Swin Transformer之前，还需要对图像进行一些预处理，例如缩放、裁剪、归一化等操作。