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SWin-Transformer解读

1.基础介绍

Swin-Transformer是2021年03月微软亚洲研究院提交的论文中提出的，比ViT晚了半年左右，相对于ViT而言，Swin-Transformer的改进，使transformer能作为新的视觉任务backbone，用于分类分割和检测，姿态估计等任务。

论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030
代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

Swin-Transformer是Shifted Window Transformer,作者指出了将transformer应用到视觉任务中需要解决的两个问题，

一个是在ViT中就已经提到的计算self attension时$\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}V$复杂度是序列长度L（在视觉任务中是image size）的平方，着限制了transformer处理大分辨率图像的能力。

另一个，对于像语义分割/目标检测这些任务，最好能输出层级的金字塔型的特征，以增加模型处理不同scale对象的能力，同时也更利于使用过去研究中已验证有效果的trick。

Swin-Transformer中作者针对上述两个问题提出的方法分别是Shifted Window based Self-Attention和随着网络的深度合并图像patch来生成层级特征图。

关于Shifted Window based Self-Attention

先来看transformer中的常规全局Multi-Head Self Attention(MSA)的计算复杂度，
Q=K=V,shape为(L, C) L对应的是序列的长度对于$h\times w$的图像等同于$L=h\times w$,C是模型的通道数等同于hidden_dims,$W_i^Q,W_i^K,W_i^V$对应的shape都为(C,C),MSA输出的通道数也是C,则$W^O$的shape为(C,C)。那么，对于全局注意力机制的计算包括$Q{W}_i^Q$,$K{W}_i^K$,$V{W}_i^V$,$Q{K}^T$,$SV$,$A{W}^O$这几部分，其中$S=softmax(\sqrt{C}$