swim transformer原理

Swim Transformer是一种特别为视觉领域设计的分层Transformer结构。它采用滑动窗口和分层表示的两大特性。滑动窗口允许在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许跨窗口连接。而分层结构则允许模型适应不同尺度的图像，并且计算复杂度与图像大小呈线性关系。因此，它被称为一种披着Transformer皮的CNN。Swim Transformer以Vision Transformer（ViT）为起点，借鉴了ResNet的优点，从局部到全局逐步扩大感受野，设计成一种适用于计算机视觉任务的通用主干网络。它可以应用于图像分类、图像分割、目标检测等一系列视觉下游任务。

相关问题

swim transformer

Swim Transformer 是一种基于 Transformer 模型的深度学习架构，用于处理水下图像和视频数据。它是由加拿大滑铁卢大学的研究团队开发的，旨在解决水下图像处理中存在的挑战，例如水下图像的模糊性、噪声、颜色失真等问题。

Swim Transformer 架构利用了 Transformer 的自注意力机制，以及新的空间位置编码方案和深度可分离卷积来处理水下图像数据。与传统的卷积神经网络相比，Swim Transformer 在水下图像处理任务中表现出更好的性能，包括更高的精度和更快的收敛速度。

Swim Transformer 的应用包括水下机器人、水下监控、水下探测等领域。

Swim Transformer

Swim Transformer是一种特为视觉领域设计的分层Transformer结构。它具有滑动窗口和分层表示的特点。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许窗口之间的连接。分层结构允许模型适应不同尺度的图像，并且计算复杂度与图像大小成线性关系。因此，Swin Transformer被称为一种披着Transformer皮的CNN。它借鉴了CNN的分层结构，不仅适用于分类任务，还可以扩展到下游任务，如图像分割和目标检测等计算机视觉任务。该模型以Vision Transformer（VIT）为起点，吸收了ResNet的优点，并通过逐步扩大感受野的方式设计了Transformer。Swim Transformer的成功并非偶然，而是基于积累与沉淀。

论文题目：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030

Swim Transformer的每个块（Block）有两种结构，分别是W-MSA结构和SW-MSA结构。这两种结构是成对使用的，先使用W-MSA结构，然后再使用SW-MSA结构。因此，堆叠Swim Transformer Block的次数是偶数。