🚩🚩🚩Transformer实战-系列教程总目录

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1、SwinTransformer

• SwinTransformer 可以看作为一个backbone
• 用来做分类、检测、分割都是非常好的
• 也可以直接套用在下游任务中
• 不仅源码公开了，预训练模型也公开了
• 预训练模型提供大中小三个版本

图像中的像素点太多了，如果需要更多的特征就必须构建很长的序列
很长的序列会导致效率问题
SwinTransformer 针对ViT使用了窗口和分层的方式来替代长序列进行改进
CNN经常提起感受野，怎样在Transformer中体现出来呢？进行分层

SwinTransformer 怎样进行分层呢？在ViT或者原始Transformer中，假如最开始是400个Token，在堆叠过程中，还是会有400个Token。
而SwinTransformer 将原本的400个Token进行了合并处理，在堆叠过程中400个Token会变成200、100

也就是说SwinTransformer 就是在堆叠Transformer过程中，Token数量会不断减少，每一层的特征提取效率就会更高

2、网络架构

• 首先输入还是一张图像数据，2242243
• 通过卷积得到多个特征图，把特征图分成每个Patch，和ViT一样
• 堆叠Swin Transformer Block，与ViT 的Block不同的是，Swin Transformer
  Block在每次堆叠后长宽减半特征图翻倍，这与CNN的堆叠过程有点类似，特别像VGG
• 减少序列的长度，同时增加模型每一层的特征通道数，可以看作为是一个下采样的操作，是Patch Merging完成的
• Block最核心的部分是对Attention的计算方法做出了改进

3、Swin Transformer Block

• W-MSA与SW-MSA是一个组合
• W-MSA：基于窗口的注意力计算
• SW-MSA：窗口滑动后重新计算注意力
• 串联在一起就是一个Block

4、Patch Embbeding

• 输入：图像数据（224，224，3）
• 输出：（3136，96）相当于序列长度是3136个，每个的向量是96维特征
• 通过卷积得到，Conv2d(3, 96, kernel_size=(4, 4), stride=(4, 4)）
• 3136也就是 (224/4) * (224/4)得到的，也可以根据需求更改卷积参数

5、window_partition

• 输入：特征图（56，56，96）
• 默认窗口大小为7，所以总共可以分成8*8个窗口
• 输出：特征图（64，7，7，96）
• 之前的单位是序列，现在的单位是窗口（共64个窗口）

56=224/4，5656分成每个都是77大小的窗口，一共可以的得到8*8的窗口，因此输出为（64，7，7，96），因此输入变成了64个窗口不再是序列了

6、W-MSA

W-MSA，Window Multi-head Self Attention

• 对得到的窗口，计算各个窗口自己的自注意力得分
• qkv三个矩阵放在一起了：（3，64，3，49，32）
• 3个矩阵，64个窗口，heads为3，窗口大小7*7=49，每个head特征96/3=32
• attention结果为：（64，3，49，49） 每个头都会得出每个窗口内的自注意力

原来有64个窗口，每个窗口都是77的大小，对每个窗口都进行Self Attention的计算
（3，64，3，49，32），第一个3表示的是QKV这3个，64代表64个窗口，第二个3表示的是多头注意力的头数，49就是77的大小，每头注意力机制对应32维的向量

attention权重矩阵维度（64，3，49，49），64表示64个窗口，3还是表示的是多头注意力的头数，49*49表示每一个窗口的49个特征之间的关系

7、window_reverse

• 通过得到的attention计算得到新的特征（64，49，96）
• 总共64个窗口，每个窗口7*7的大小，每个点对应96维向量
• window_reverse就是通过reshape操作还原回去（56，56，96）
• 这就得到了跟输入特征图一样的大小，但是其已经计算过了attention

attention权重与（3，64，3，49，32）乘积结果为（64，49，96），这是新的特征的维度，96还是表示每个向量的维度，这个时候的特征已经经过重构，96表示了在一个窗口的每个像素与每个像素之间的关系