SwinTransformer结构

SwinTransformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，由微软亚洲研究院提出。它在传统的Transformer结构上进行了改进，特别强调了空间局部性和计算效率。SwinTransformer的核心特点是引入了“窗口”（Window）的概念，将原本全局的自注意力模块划分成多个大小固定的局部窗口，每个窗口内进行自注意力计算，然后通过跨窗口通信（Cross-window Attention）来融合信息。

1. 窗口卷积（Windowed Self-Attention）：将空间维度划分为小窗口，使得计算量相对减少，并利用局部信息增强模型对图像特征的理解。
2. 水平和垂直移位（Shifted Windows）：通过设计不同的窗口位置，可以跳过相邻窗口的信息交互，进一步提高计算效率，同时保持一定的上下文依赖。
3. 局部遮挡（Local Masking）：在窗口内的注意力机制中采用部分遮挡策略，这有助于模型更好地捕捉到长距离依赖。

SwinTransformer在计算机视觉任务如图像分类、物体检测、分割等方面取得了很好的性能，并且由于其良好的并行性和计算效率，也被广泛应用于自然语言处理等领域。