swin transformer自注意力

Swin Transformer中的自注意力机制是其网络结构中非常重要的一部分。自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，可以将每个元素与其他元素进行交互以获得上下文信息。在Swin Transformer中，自注意力机制被用于对输入图像的不同位置进行建模。通过计算每个位置与其他位置之间的相似性，并根据相似性对每个位置的特征进行加权求和，自注意力机制能够通过学习到的权重来捕捉全局和局部的上下文信息。

自注意力机制的核心操作是计算注意力权重和加权求和。在Swin Transformer中，这个操作被运用在多个层级上，以便对不同尺度的特征进行建模。具体而言，Swin Transformer使用了移动窗口的策略，将输入图像分割成许多小块，并在每个小块中计算注意力权重和特征加权求和。通过这种方式，Swin Transformer能够有效地处理大尺寸的图像，并且具有较低的计算复杂度。

总之，Swin Transformer中的自注意力机制允许网络通过对不同位置之间的交互来建模图像的全局和局部上下文信息。这种机制的使用使得Swin Transformer能够处理大尺寸的图像，并且在计算效率上有一定的优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [注意力机制+Swin-Transformer详解](https://blog.csdn.net/qq_39800375/article/details/120297413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[神经网络]Swin Transformer网络](https://blog.csdn.net/weixin_37878740/article/details/129299358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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