swin transformer的结构

A：

Swin Transformer结构是一种新的transformer架构，是一种全局的、自注意力机制的深度神经网络。

Swin Transformer主要由以下几个组件构成：

1. 骨干网络：Swin Transformer基于ResNet结构，采用ResNet中的残差块，构建了一个骨干网络，用于提取特征。但不同于传统ResNet，它们采用了窗口化的残差连接方式，以便在网络结构中实现长距离的信息传递。

2. 窗口化自注意力机制：Swin Transformer将一个特征图分割成多个小块，然后在小块内进行自注意力计算。这个小块的尺寸可以是固定的，也可以是随步数增加而增加。

3. 层间连接：Swin Transformer采用了shift操作来进行下采样以及跨layer的连接。shift操作很像是将小块按顺序进行平移操作，这样在不同的位置上就有不同的特征进行融合，从而提供了一个全局的上下文信息。

通过以上几个组件的整合，Swin Transformer可以有效解决传统transformer结构中遇到的计算量、内存占用等问题，同时也取得了优秀的性能效果。

相关问题

swin transformer结构

Swin Transformer是一种结构化的Transformer模型，它通过层次化的分组注意力机制和窗口化的卷积操作来实现对长序列建模的高效处理，具有较高的精度和可扩展性。该模型适用于自然语言处理、计算机视觉等领域。

swin transformer结构图

以下是Swin Transformer的结构图：


可以看到，Swin Transformer包含了多个基于缩放的块（Swin Block），每个块都包含了多个跨分组的注意力层和全连接层。Swin Block之间还有一个下采样模块，用于将特征图的分辨率减半。整个网络的输入是一张图像，输出是该图像的特征表示。