为什么vision transformer需要层次化的特征表示

Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型，它将图像看做是一个序列，并通过多个Transformer层来提取特征。由于图像本身的特征是非常复杂的，而每个Transformer只能提取局部特征，因此需要层次化的特征表示来捕捉图像中不同尺度、不同层次的特征信息。这种层次化的特征表示可以通过多个Transformer层的堆叠来实现，每个层次的Transformer都能够提取不同层次的特征，并将这些特征进行融合，从而得到更加丰富的图像特征表示。

相关问题

vision transformer和swin transformer的关系

Vision Transformer和Swin Transformer是两种不同的视觉Transformer模型。Vision Transformer是一种将图像分割为大小相同的图像块，然后通过Transformer网络进行处理的模型。而Swin Transformer是一种层次化的Vision Transformer模型，它将图像分割为不同大小的窗口，每个窗口通过自注意力机制进行处理，窗口之间不进行信息交流。Swin Transformer相对于传统的Vision Transformer在性能上有所提升，并且在较小的计算量下取得了更好的效果。总而言之，Swin Transformer是一种对Vision Transformer进行改进的模型，具有更好的层次结构和性能优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [第6周学习：Vision Transformer &amp； Swin Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_45351699/article/details/126418013)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [计算机视觉算法——Vision Transformer / Swin Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/123773822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows精读

Swin Transformer是一种新型的层次化视觉Transformer模型，它在Vision Transformer（ViT）的基础上进行了改进，并在多个视觉任务上取得了更好的效果。本文将对Swin Transformer论文进行精读，详细介绍其创新点和实验结果。

## 创新点

Swin Transformer主要有以下三个创新点：

### 1. 层次化注意力

Swin Transformer引入了层次化注意力机制，将图像分成多个块进行处理，每个块内部使用全局自注意力机制，不同块之间使用局部注意力机制。这种层次化的注意力机制可以减少全局自注意力机制的计算量，同时保持局部信息的传递。

### 2. Shifted Window

传统的ViT使用固定大小的图像块进行处理，而Swin Transformer使用了一种称为Shifted Window的方法，将每个块按照一定的步长进行平移，使得每个块都包含了周边的信息。这种方法可以更好地捕捉到图像中的全局信息。

### 3. Swin Transformer Block

Swin Transformer引入了一个新的Swin Transformer Block，它是由多个Shifted Window构成的，每个Shifted Window内部使用了类似于ViT的注意力机制。这种新的Transformer Block可以更好地捕捉到局部和全局的信息。

## 实验结果

Swin Transformer在多个视觉任务上都取得了很好的效果，比如ImageNet分类、COCO目标检测、Cityscapes语义分割等。在ImageNet上，Swin Transformer比ViT-Large模型具有更好的性能，同时参数数量更少，计算效率更高。在COCO目标检测任务中，Swin Transformer在使用相同的backbone的情况下，比ViT-Large模型具有更高的AP值。在Cityscapes语义分割任务中，Swin Transformer在使用相同的backbone的情况下，比DeiT-base模型具有更高的mIoU值。

## 总结

Swin Transformer是一种新的层次化视觉Transformer模型，它引入了层次化注意力机制、Shifted Window和Swin Transformer Block等创新点，并在多个视觉任务上取得了很好的效果。这些创新点可以更好地捕捉到图像中的局部和全局信息，同时减少了计算量，提高了计算效率。