SwinTransformer：计算机视觉中的通用模型与拥抱Transformer的五大理由

本文档探讨了Swin Transformer以及为什么在计算机视觉领域拥抱Transformer的原因。作者胡瀚来自微软研究亚洲研究院（MSRA），发表于2021年7月10日，以DataFun为平台，旨在深入分析Transformer在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中的广泛应用，以及它如何成为AI领域的圣杯。 Transformer模型起源于2017年，由Google Brain提出，凭借其自注意力机制在序列数据处理上取得了革命性突破，如机器翻译任务中的显著性能提升。在NLP领域，它推动了诸如LSTM（1995年由Jürgen Schmidhuber提出）、Baidu的Deep RNN（2014年）、Google的GRU（2014年）等模型的发展，同时也引领了CIFAR数据集上RNN+注意力机制的研究。2015年后，Transformer逐渐成为主流，超越了传统的循环神经网络（RNN）架构。 在计算机视觉领域，从LeNet到AlexNet、GoogleNet、VGGNet和ResNet等卷积神经网络（CNN）的演进后，Swin Transformer提出了一个全新的视角，即是否可能让NLP和CV共享基本模块。论文提出了一种思路，即通过动态适应或扩展CNN结构来适应NLP任务，如FAIR的ConvSeq2Seq模型和动态卷积技术。 Swin Transformer本身是一种基于Transformer的模型，但针对计算机视觉场景进行了优化，它结合了卷积和自注意力机制，实现了空间和时间上的并行计算，这使得它在保持Transformer高效表示学习的同时，也保留了CNN在局部感受野和效率方面的优点。这种模型的出现，使得联合视觉和文本信号的建模成为可能，能够更深层次地共享知识，追求模型的通用性，这是人工智能领域的美丽理念，也是与物理学中统一理论的相似之处。 文章列举了DALL-E和CLIP等大模型的成功案例，展示了Transformer在跨模态学习中的卓越表现，比如在无监督情况下理解和生成图像和文本的关联。此外，作者还回顾了Transformer如何引领了模型进化，从单一的序列处理扩展到多模态和跨领域的广泛应用。 总结来说，这篇文档深入剖析了Swin Transformer的优势，以及它为何成为拥抱Transformer的五个理由：一是Transformer的通用性，适用于NLP和CV；二是深度整合视觉和文本知识；三是追求模型的普适美；四是通过共享基础模块促进模型间的迁移学习；五是Transformer在实际任务和跨模态模型中的卓越成就。这些都表明Transformer在现代AI发展中占据着核心地位，并将继续推动技术的进步。