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Swin-Transformer（代码和论文）.zip

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简介：
Swin-Transformer 是一个创新的视觉变换器模型，采用移动窗口机制处理图像，适用于多种计算机视觉任务。本资源包含该模型的完整代码与详细论文。 关于Swin-Transformer的代表性论文及其对应的源代码。

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  • Swin-Transformer（代码和论文）.zip
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    Swin-Transformer 是一个创新的视觉变换器模型，采用移动窗口机制处理图像，适用于多种计算机视觉任务。本资源包含该模型的完整代码与详细论文。 关于Swin-Transformer的代表性论文及其对应的源代码。
     
  • Swin-Transformer源码包.zip
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    Swin-Transformer源码包包含了基于微软提出的Swin Transformer模型的代码资源。该模型创新性地引入了窗口机制来应用自注意力，并在多项视觉识别任务中取得了优异成绩，适用于计算机视觉领域的研究与开发工作。 关于Swin-Transformer图像分类的实战内容，请参阅相关文章。该文详细介绍了如何利用Swin-Transformer进行图像分类的具体操作与实践方法。
     
  • Swin Transformer的PyTorch代码
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    这段简介是关于Swin Transformer模型的PyTorch实现代码。它提供了一个易于使用的框架，帮助研究者和开发者高效地应用或改进这一先进的视觉变换器架构。 SWIN Transformer的PyTorch代码实现可以用于多种计算机视觉任务。此模型基于微软亚洲研究院的研究成果，并且已经在多个基准测试中取得了优秀的性能表现。 如果您正在寻找关于如何使用或理解该模型的具体指导，您可以查阅相关的学术论文或者在GitHub上查找开源项目和示例代码作为参考。 此外，在进行相关研究时，请确保您已经安装了PyTorch库以及必要的依赖项。如果需要的话，可以查看官方文档来获取更多帮助信息。
     
  • Swin Transformer模型
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    Swin Transformer是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度学习模型，它创新性地引入了窗口机制，实现了Transformer在图像处理中的高效应用。 Swin Transformer 是一种层次化的视觉Transformer模型，旨在解决将Transformer模型从语言领域应用到计算机视觉领域的挑战，如图像实体的尺度变化及像素分辨率高于文本单词等问题。该模型具有灵活性，在不同规模下进行建模，并与广泛的视觉任务兼容，包括图像分类、目标检测和语义分割等。 知识点一：层次化视觉变换器 Swin Transformer 的主要贡献在于引入了层次化视觉Transformer结构，此结构支持在多种尺度上进行建模并适用于各类视觉任务。该结构包含Patch Partition（补丁分区）、Patch Merging（补丁合并）、Layer l 层和 LayerNorm 层等模块。 知识点二：偏移窗口多头自注意力机制 (SW-MSA) SW-MSA 模块是Swin Transformer的核心组件之一，旨在解决W-MSA模块中的信息传递问题。通过在不同大小的窗口内进行计算，该模块解决了W-MSA中由于局部区域过大导致的信息丢失的问题。 知识点三：补丁合并层 Patch Merging 层是Swin Transformer的关键组成部分，它将输入图像分割成不重叠的小块，并为每个小块生成特征表示。在每一阶段中通过下采样减少特征图的大小，同时增加通道数以提高模型深度和复杂度。 知识点四：Layer l 层 Layer l 层是Swin Transformer的核心部分之一，包括W-MSA（窗口多头自注意力）模块与SW-MSA（偏移窗口多头自注意力）模块。前者仅在每个局部区域内执行计算，而后者则通过循环位移解决信息传递问题。 知识点五：循环位移 Cyclic Shift是Swin Transformer中的关键技术之一，它解决了不同大小的滑动窗口数量不一致的问题。通过对图像进行适当的旋转和平移操作来确保所有位置上的特征都得到充分处理和利用。 知识点六：相对位置偏置表 Relative Position Bias Table 是用于存储与特定模式相关的上下文信息的关键组件，在Swin Transformer中，它提供了对不同补丁之间关系的精确描述，并允许模型根据相邻元素的位置差异进行更有效的学习。 实验结果表明，相较于其他方法，基于移位窗口机制和位置嵌入技术优化后的Swin Transformer在多个基准测试上取得了优异的表现。
     
  • 【论文+代码】Swin-Unet：类似Unet的纯Transformer医学图像分割模型
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    本文提出了一种基于纯Transformer架构的新型医学图像分割模型——Swin-Unet。该模型借鉴了U-Net的设计理念，利用Swin Transformer作为其核心组件，展现了在医学影像领域中的卓越性能和潜力。同时提供了完整的代码实现以供参考和研究使用。 【论文+代码】Swin-Unet：一种类似Unet的纯Transformer模型用于医学图像分割。代码已亲测可运行，想要对代码进行改进可以从main.py文件开始。
     
  • Swin-Transformer与GradCAM可视化代码（适用于Windows环境）.zip
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    本资源包提供了在Windows环境下实现Swin Transformer模型及其GradCAM可视化技术所需的所有代码。帮助用户深入理解模型结构和特征图的重要性，适合深度学习研究者和实践者使用。 关于Swin-Transformer结合GradCAM进行可视化的方法，在Windows环境下使用的代码分享如下：
     
  • Swin Transformer算法原理
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    Swin Transformer是一种用于图像识别的最新视觉变换器模型，采用移动窗口注意力机制替代全局注意力，有效减少了计算复杂度。 与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，在计算效率和适用性方面表现更佳，尤其适用于图像识别、目标检测和语义分割等任务。 1. 层次化特征表示 Swin Transformer构建了层次化的特征表示方式，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同级别的视觉信息。这种特性对于处理包含多尺度对象的图像是至关重要的。 2. 移动窗口注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力计算方法，Swin Transformer采用的是局部窗口内的自注意力机制。通过这种方式，它显著降低了计算复杂性，并且通过移动操作保持了不同窗口之间的信息连续性。 3. 动态调整的窗口大小 Swin Transformer设计了一种能够根据任务需求和特征层次动态调节窗口大小的方法。这种灵活性使模型可以根据不同的场景更有效地处理图像信息。 4. 跨窗口连接机制 为了解决局部注意力计算可能带来的孤立问题，Swin Transformer引入了跨窗口的信息交流方式，在不增加额外计算成本的情况下整合全局上下文信息。 ### SwinTransformer 算法原理详解 #### 一、引言 近年来，深度学习领域特别是计算机视觉领域的进展显著。其中，Transformer架构因其强大的并行处理能力和优秀的性能表现，在自然语言处理方面取得了巨大成功。然而，当应用于图像相关任务时，传统的Transformer模型面临着计算成本高和内存消耗大的问题。为解决这些问题，Swin Transformer应运而生，通过一系列创新设计优化了Transformer在视觉任务中的应用效果。 #### 二、关键技术特点 ##### 2.1 层次化特征表示 **定义与作用：** 层次化的特征表达是Swin Transformer的重要特性之一，它使模型能够同时捕获图像中从细粒度到粗粒度的多尺度信息。这对于处理包含不同大小目标的图像是非常关键的。 **实现方式：** - **下采样操作：** 通过逐步降低分辨率和增加通道数来构建层次化特征。 - **跨层融合：** 在不同的层级之间进行特征融合，以增强模型对各种尺度的信息捕获能力。 ##### 2.2 移动窗口注意力机制 **定义与作用:** Swin Transformer采用局部窗口内的自注意力计算方法，这显著降低了传统Transformer中的全局自注意力所带来的高复杂度。此外，通过移动操作保持了不同区域之间的信息连续性，从而在保证高效的同时也确保对整体图像的理解。 **实现方式：** - **窗口划分:** 将输入图像分割成多个局部窗口，在每个窗口内进行自注意力计算。 - **滑动更新:** 通过周期性的位移操作使相邻的窗口之间形成重叠区域，进而促进信息交流和全局理解。 ##### 2.3 动态调整的窗口大小 **定义与作用：** Swin Transformer可以根据任务需求动态调节注意力机制中的窗口尺寸。这种灵活性使得模型能够更有效地处理图像数据，并适应不同层次特征的需求。 **实现方式:** - **多尺度划分:** 根据分辨率的变化自动选择合适的窗口尺寸。 - **自适应调整:** 使用算法确定每个阶段的最优窗口大小，以满足特定任务和层级特征的要求。 ##### 2.4 跨窗口连接机制 **定义与作用：** 为了克服局部注意力计算可能带来的信息孤立问题，Swin Transformer引入了跨窗口的信息交换方式，在不增加额外负担的情况下整合全局上下文信息。这一机制确保模型不仅关注局部细节还能利用整体背景知识进行推理。 **实现方式:** - **合并策略:** 在特定阶段通过合并相邻的窗口来扩大感受野。 - **周期性切换:** 通过在一定周期内交换窗口内的部分特征促进跨区域的信息流通，保证每个组件都能接收到全局信息的影响。 #### 三、具体实现细节 ##### 3.1 整体网络架构 Swin Transformer的整体结构包括以下几个主要组成部分： 1. **Patch Embedding**：首先将输入图像转换为一系列固定长度的特征向量序列。 2. **分层自注意力计算**：通过多级的自注意力操作逐步提取不同尺度下的视觉特征。 3. **Transformer Blocks**: 这是模型的核心组件，包括基于窗口的和滑动后的注意力机制以及前馈网络。 ##### 3.2 特征嵌入（Patch Embedding） 输入图像尺寸通常为224×224×3。经过初始卷积层处理后转换成一系列固定长度的特征向量序列(例如，对于一个大小为224x224像素、通道数为3的RGB图像，输出序列长度为1568, 每个元素维度96)。 ##### 3.3 基于窗口的注意力计算（W-MSA） 在W-
     
  • 关于Swin Transformer的PPT
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    本PPT旨在深入解析Swin Transformer模型架构及其在计算机视觉领域的应用价值，特别聚焦于其如何通过窗口机制革新了Transformer模型处理图像的能力。 Swin Transformer是一种在计算机视觉领域表现出色的创新深度学习模型。该模型由华中科技大学的研究团队于ICCV 2021会议上提出，并获得了最佳论文奖。它解决了传统Transformer在图像处理中的两个主要挑战：视觉实体变化大和高分辨率图像计算效率低的问题。 Swin Transformer的核心是窗口自注意力机制，通过将图像分割成小窗口并在每个窗口内进行局部自注意力计算来减少计算需求。同时，移位操作使模型能够在保持高效的同时捕捉跨窗口的信息，从而增强其表达能力。这种设计有效地模拟了卷积神经网络（CNN）的感受野特性，并降低了计算复杂度。 Swin Transformer采用了层次化的结构，类似于CNN的金字塔形特征提取方式。该模型分为四个阶段，在每个阶段通过Patch Merging模块进行下采样以降低图像分辨率并增加通道数，形成层次化特征表示。具体来说，输入图像首先被切割成小块（patches），然后通过线性嵌入转换为Transformer可以处理的序列。 在每个阶段中，包含窗口自注意力（W-MSA）和滑动窗口自注意力（Shifted W-MSA）模块、层归一化以及多层感知机（MLP）。W-MSA限制了局部区域内的注意力计算，而Shifted W-MSA则通过窗口的相对位移来增强相邻窗口之间的信息交互能力。 在实际应用中，Swin Transformer在多个视觉任务上表现出色，包括图像分类、目标检测和语义分割。它在ImageNet-1K上的top-1精度达到87.3%，COCO数据集的目标检测box AP为58.7%以及mask AP为51.1%，ADE20K的语义分割mIoU为53.5%。这些成绩表明，Swin Transformer不仅在视觉任务上具有优秀的性能，并且其设计思路也为自然语言处理（NLP）任务提供了新的可能。 通过创新性的窗口自注意力机制和层次化结构，Swin Transformer成功地将Transformer的应用扩展到了计算机视觉领域，实现了高效而准确的图像特征学习。这一模型为深度学习模型的发展开辟了新道路。
     
  • Swin-Transformer-PyTorch: PyTorch中的Swin变换器实现
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    Swin-Transformer-PyTorch 是一个基于PyTorch框架的Swin Transformer模型的高效实现，适用于图像识别等视觉任务。 本段落介绍了一种名为Swin Transformer的新型视觉变换器架构，适用于计算机视觉中的通用骨干网络设计。由于在图像与文本之间存在显著差异——如物体尺寸的巨大变化以及像素相对于单词的高分辨率特性，这给将Transformer模型从语言领域应用到视觉任务带来了挑战。 为了克服这些障碍，我们提出了一种分层式的Transformer结构，并通过移动窗口技术计算其表示形式。采用这种方案后，自注意力机制仅在不重叠的小范围内进行运算，同时支持跨区域的信息传递；而移位的加窗策略则提高了模型效率。此架构具有灵活调整不同规模下建模的能力，并且随着图像尺寸的变化，它的计算复杂度呈线性增长。 凭借这些特性，Swin Transformer展现了与多种视觉任务的良好兼容性，在图像分类（ImageNet-1K中达到86.4%的准确率）和密集预测如目标检测等场景上均表现出色。在COCO测试集中，其框式AP值为58.7%，遮罩式则为51.1%。
     
  • 基于Swin-Transformer的图像和语义分割
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    本研究提出了一种基于Swin-Transformer模型的创新方法，专门针对图像和语义分割任务，结合了卷积神经网络与变换器架构的优势，显著提升了复杂场景下的目标识别精度。 可以使用自己的数据集进行训练。如果选择使用自定义的数据集，则需要先将标签转换为VOC格式，相关代码位于tools文件夹下的voc.py中。具体流程是通过train脚本训练网络模型，并利用prediction脚本来输出分割结果。图片应放置在data文件夹下，但请注意更换数据集时需确保图像均为灰度图。 初始任务主要针对医学图像的分割问题进行设计，但也适用于其他类型的图像处理工作。该系统包含滑窗操作功能，采用具有层级化设计特点的Swin Transformer模型。具体来说，在滑窗操作中包括不重叠的local window和带有一定重叠区域的cross-window机制。通过将注意力计算限制在一个窗口内的方式，一方面引入了CNN卷积操作中的局部性特征，另一方面也有效减少了计算资源的需求量。