Swin Transformer：层次化视觉Transformer与Shifted窗口方法

"Swin Transformer是基于Transformer架构的层次化视觉模型，用于解决视觉实体尺度变化和高分辨率像素问题。该模型结合Shifted Window方法，提高了计算效率并适用于各种视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。" Swin Transformer是2021年在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上提出的一种创新的视觉Transformer模型，旨在克服将Transformer模型从自然语言处理领域移植到计算机视觉领域的困难。传统Transformer模型在处理图像时面临的主要挑战是视觉元素的大小变化和像素级别的分辨率，与处理单词序列时的固定长度和较低分辨率相比。Swin Transformer通过引入层次结构和Shifted Window机制，有效地解决了这些问题。 模型的核心思想是将输入图像分割成不重叠的patch，每个patch被视为一个单独的token，其特征由原始像素的RGB值串联而成。这些tokens经过线性嵌入层的投影，形成高维特征表示。不同于标准Transformer，Swin Transformer保持了层次化的结构，每个层次（Stage）处理不同尺度的信息。在层次间，通过Patch Merging层实现下采样，减少了token的数量，同时增加了特征的表达能力。 Patch Merging层的工作原理是将相邻的像素区域组合成更大的patch，然后在深度维度上堆叠这些patch，通过层归一化（LayerNorm）进一步增强表示。这种设计允许模型在不同的分辨率级别上捕获信息，有效地模拟了图像的局部和全局上下文。 Shifted Window机制是Swin Transformer的另一个关键创新，它避免了Transformer自注意力计算的全图连接，转而使用滑动窗口策略。在每个窗口内，计算自注意力，而在窗口之间，通过shift操作来引入跨窗口的信息交换。这种方法既保持了Transformer捕捉长距离依赖的能力，又显著降低了计算复杂度，使得模型更适应大规模图像数据的处理。 在实际应用中，Swin Transformer已被证明在多个视觉任务上表现出色，包括ImageNet图像分类、COCO目标检测和ADE20K语义分割等。由于其高效的计算和强大的表征能力，Swin Transformer已成为计算机视觉领域的一个重要进展，对后续研究和实践产生了深远影响。