swin transformer可视化

### Swin Transformer可视化工具实现方法

为了实现在Windows环境下Swin-Transformer模型的可视化，可以利用GradCAM这一强大的可视化工具来理解并解释卷积神经网络的工作原理。具体而言，在给定的数据集上训练好的Swin-Transformer模型可以通过加载预训练权重来进行初始化[^1]。

#### 准备工作
确保安装必要的依赖库，如PyTorch、torchvision以及matplotlib等用于处理图像数据和绘制热图。可以从官方文档获取详细的安装指南。

#### 加载预训练模型

import torch
from swin_transformer import SwinTransformer  # 假设此模块已定义好

model = SwinTransformer(img_size=224, patch_size=4, in_chans=3,
                        embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24],
                        window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, qk_scale=None,
                        drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.1,
                        norm_layer=torch.nn.LayerNorm, ape=False, patch_norm=True,
                        use_checkpoint=False)

checkpoint = torch.load('path_to_pretrained_model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])

#### 集成Grad-CAM算法
引入`grad-cam`包以便能够轻松应用到任何基于PyTorch构建的CNN架构之上。对于特定层（通常是最后一层特征映射），计算梯度激活值以生成相应的类激活图。

from grad_cam import GradCAM  # 使用第三方库或自定义实现

target_layers = [model.layers[-1]]  # 定位到最后一个stage的最后一层block
cam = GradCAM(model=model, target_layers=target_layers, use_cuda=True)

#### 执行推理过程并显示结果
选取一张测试图片作为输入样本传递给上述配置完成后的pipeline；随后调用`.forward()`函数执行前向传播操作获得预测类别标签及其对应的置信度得分；最后借助Matplotlib或其他绘图工具展示最终得到的热力图叠加效果。

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image


def show_cam_on_image(img: np.ndarray,
                      mask: np.ndarray,
                      use_rgb: bool = False) -> np.ndarray:
    heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * mask), cv2.COLORMAP_JET)
    if use_rgb:
        heatmap = cv2.cvtColor(heatmap, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    cam = np.float32(heatmap) + np.float32(img)
    cam = cam / np.max(cam)
    return np.uint8(255 * cam)


image_path = "test.jpg"
img = Image.open(image_path).convert("RGB")
input_tensor = preprocess(img).unsqueeze_(0)  # 将PIL.Image转换为tensor形式，并增加batch维度
grayscale_cam = cam(input_tensor=input_tensor)[0, :]
visualization = show_cam_on_image(cv2.imread(image_path, 1)[:, :, ::-1], grayscale_cam)
plt.imshow(visualization); plt.axis('off'); plt.show()

通过以上步骤可以在本地环境中成功搭建起一套完整的Swin-Transformer加GradCAM组合方案，从而更直观地观察到不同位置处的重要程度分布情况，有助于进一步优化调整超参数设置或是改进现有框架结构设计。