SwinTransformer: 解决CVTransformer挑战与应用语义分割

在本篇作业中，学生被要求深入研究SwinTransformer，这是2021年ICCV最佳论文之一，专注于解决Transformer从自然语言处理（NLP）迁移到计算机视觉（CV）时遇到的问题。SwinTransformer的设计初衷是针对CV领域的挑战，如大规模尺度变化和高分辨率需求，这两个因素使得早期的Transformer模型如ViT在应用时性能受限。 SwinTransformer的主要改进包括： 1. **层次化结构**：引入了类似卷积神经网络（CNN）的层次结构，通过分层处理解决了Transformer在处理不同尺度图像时的效率问题。这使得SwinTransformer能够处理各种分辨率，同时保持计算复杂度相对较低。 2. **局部注意力**（Local Attention）：引入窗口自注意力（Window-based Multi-head Self-Attention, W-MSA），避免了全局注意力导致的计算量过大。W-MSA将输入图像划分为不重叠的窗口，每个窗口内进行自注意力计算，这样既能控制计算规模，又能保留局部信息。 3. **滑动窗口**（Shifted Windows）：为了解决不同窗口间信息交换的问题，作者采用滑动窗口策略（Shifted Window Partitioning, SW-MSA），在连续的SwinTransformer块中交替使用W-MSA和SW-MSA，确保了跨窗口间的通信。 通过这些创新，SwinTransformer能够作为一个通用的视觉基础网络，适用于诸如图像分类、目标检测和语义分割等多种计算机视觉任务。与ViT相比，SwinTransformer的计算复杂度显著降低，特别是对于大图像，其计算量与输入图像大小呈线性关系，这使得它在实际应用中更具优势。 在完成作业时，学生需要执行以下步骤： - 下载相关的语义分割文献和SwinTransformer的代码实现。 - 实现模型训练，可能涉及到数据预处理、模型配置、训练过程和超参数调整。 - 分析和阐述设计思想，解释为何选择SwinTransformer，以及它如何适应语义分割任务。 - 记录训练过程中的关键发现和结果，展示模型在具体任务上的预测效果。 在整个过程中，学生需要理解和掌握SwinTransformer的工作原理，评估其在不同视觉任务中的表现，并分析其相对于传统方法的优势。通过实际操作和理论结合，提升对深度学习模型在视觉领域的理解。