SwinTR模型详解：架构图与关键组件解析

SwinTR模型是一种基于Transformer的卷积神经网络（CNN）与自注意力机制相结合的创新架构，用于图像识别和计算机视觉任务。在这个汇报文档中，整体架构图展示了模型的主要组成部分及其作用。以下是关键部分的详细解释： 1. **整体架构图**： 整个模型结构包括几个主要阶段：patch partition（图片划分）、linear embedding（线性嵌入）、SwinTransformerBlock（SwinTransformer编码器块）和patch merging（patch融合）。这些步骤旨在逐步处理输入图像，并逐渐提升模型的抽象层次。 2. **patch partition（图片划分）**： 这是模型的第一步，将原始的HxWx3尺寸的图像分割成更小的patch，这里假设patch size为4，将图像分为16份，每份的维度变为(224/4)x(224/4)x(4*4*3)。 3. **Linear Embedding**： 这个阶段将patch的维度进一步转换，通常通过一个可学习的线性映射将每个patch的特征数量从(224/4)x(224/4)x(96)定义，这个96通常是设计者预先设定的超参数，为后续Transformer块提供输入。 4. **SwinTransformerBlock（编码器）**： SwinTransformerBlock负责对输入进行自注意力计算，通过多头注意力机制捕捉全局上下文信息。在第一层到第四层，编码器保持了输入的分辨率不变，尽管通道数增加，但空间尺寸不变。 5. **Patch Merging（patch融合）**： 第四层中的patch merging操作用于下采样，将特征图的分辨率减半，同时将通道数翻倍（从96增加到192），这样既提升了模型的表达能力又降低了计算复杂度。 6. **重复的SwinTransformerBlock**： 接下来的层继续执行同样的SwinTransformerBlock，这有助于提取更深的特征表示，但分辨率持续降低，直到达到模型的最终表示层。 7. **代码实现架构**： 文档还包含了模型的具体代码实现，这包括了如何构造和连接各个组件，以及可能的优化和配置细节。 通过这个PPT汇报，观众可以理解SwinTR模型的工作原理，从输入到输出的维度变化，以及如何通过Transformer结构结合卷积操作来提高图像处理性能。每个阶段都是为了构建一个高效且具有深度理解能力的视觉模型。