Transformer实战系列教程第七篇：SwinTransformer源码解析

简介：
本教程为《Transformer实战系列》第七篇，专注于深度剖析Swin Transformer模型的源代码，旨在帮助读者理解其独特机制与技术细节。 与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用层次化结构及窗口内注意力机制实现了更高效的计算，并且更适合图像识别、目标检测以及语义分割等任务。 1. 层次化的特征表示：Swin Transformer构建了分层的特性表现模式，使模型能够捕捉到从细粒度至粗粒度的不同视觉信息。这对于处理多尺度对象至关重要。 2. 移动窗口注意力机制：不同于传统Transformer中的全局自注意方法，Swin Transformer使用局部窗格内的自我关注计算方式，从而大幅降低了计算复杂性，并通过移动操作保持了上下文的连续性。 3. 动态调整窗口大小：该模型设计了一种动态改变注意力窗口尺寸的方法。这种灵活性使得它能够根据不同层次的特征和任务需求来灵活地调节其感受野范围，以更有效地处理图像信息。 4. 跨窗连接：为了克服局部窗格限制带来的孤立问题，Swin Transformer引入了跨窗链接机制，在不增加计算负担的前提下有效整合全局信息。