swin Transformer的滑动窗口

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的模型，它特别之处在于采用了“滑动窗口”（Sliding Window）机制来处理图像数据，解决了传统Transformer在处理大尺寸输入时计算效率低的问题。在传统的Transformer中，全局自注意力会使计算复杂度随着序列长度呈平方增长，对于高分辨率的图片来说，这显然是不可接受的。

Swin Transformer通过将大图像划分成多个相邻的局部窗口（Window），每个窗口内进行自注意力计算，然后在窗口间进行跨窗口的注意力交互。这样，模型只关注局部信息，减少了计算量，并保持了相对较高的感受野（Receptive Field）。同时，为了连接不同窗口的信息，还引入了“移位”的思想（Shifted windows），使得模型能够跨越窗口边界进行通信。

这种设计让Swin Transformer能在保持Transformer模型效果的同时，适合于更长的输入序列和更高的并行计算能力，非常适合用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。

相关问题

swin transformer移动窗口改进

swin transformer的移动窗口改进是通过将自注意计算限制在不重叠的局部窗口范围内来实现的。这种分层体系结构具有更高的效率。具体而言，每次输入到Transformers Blocks中，首先经过W-MSA（window_Multi-head_Self_Attention）计算，然后再进行滑动窗口SW-MSA（Shift_window_Multi-head_Self_Attention）计算。这种移动窗口的设计方案可以有效地减少计算复杂度。

transformer 滑动窗口

滑动窗口是Transformer模型中的一种改进方法，用于处理长序列输入。传统的Transformer模型在处理长序列时会面临内存消耗和计算复杂度增加的问题。而滑动窗口方法通过将输入序列划分为多个窗口，每个窗口只与相邻的窗口进行注意力计算，从而减少了计算复杂度和内存消耗。

具体来说，滑动窗口方法在Transformer的自注意力机制（Self-Attention）中引入了两个新的操作：W-MSA（window_Mutil-head_Self_Attention）和SW-MSA（Shift_window_Mutil-head_Self_Attention）。

首先，输入序列会被划分为多个窗口，每个窗口包含一定数量的输入元素。然后，每个窗口内的元素会进行W-MSA操作，即在窗口内部进行自注意力计算。接下来，窗口之间会进行SW-MSA操作，即窗口之间的元素进行自注意力计算。通过这种方式，滑动窗口方法能够在保持全局信息的同时，减少计算复杂度和内存消耗。

滑动窗口方法的复杂度计算与传统的Transformer模型相比，会有一定的减少。具体的复杂度计算需要根据具体的实现细节和窗口大小来确定。

参考文献：
Liu Z, Lin Y, Cao Y, et al. Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021: 10012-10022.