浅析Swin transformer模型(通俗易懂版)

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

1. 论文信息

原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

2. 网络框架

2.1 swim VS vit

Swin Transformer和ViT对比

从图中可以得到，Swin相较于ViT的区别在于：Swim模型的特征图具有层次性，随着特征层加深，特征图的高和宽逐渐变小（4倍、8倍和16倍下采样）； **注：**所谓下采样就是将图片缩小，就类似于图片越来越模糊（打码），像素越来越少。如上图(a)，最下面的图片大小为经过4倍下采样得到的，中间的为8倍下采样得到的，最上面的为16倍下采样得到的。

2.2 模型整体结构

Swim Transformer模型结构

最右边两个图为Swim Transformer的每个块结构，类似于ViT的块结构，其核心修改的地方就是将原本的MSA变为W-MSA。 左边展示的为Swim模型的整个处理流程为：输入(H, W, 3)维的彩色图片，首先执行Patch Partition，特征维度变为(W/4, H/4, 48)；接着，连续执行Stage1、Stage2、Stage3和Stage4（注意每个Stage下面有个×2、×6、×n，表示包含n个该Stage），每个Stage的结构几乎相同，维度变化也类似，分别将宽和高变为原来的一半，通道变为原来的二倍。其中，Stage1相较于其他Stage不同的是其第一部分为Linear Embedding，而非Patch Merging。其详细结构如下：

Patch Partition和Linear Embedding的结构

图中，对于一个大小为44的图片而言，为了好理解，将每个块（像素）进行编号0-15；然后执行Patch Partition，将每个块沿着通道维度展开，通俗的理解就是，一个班有16个人，然后去食堂打饭，按照从左往右、从上到下的顺序排好队；这样一来每个块的大小就是H/4和W/4，而通道就是队列的长度163=48（从前往后看，每个人的厚度为3，则16个人厚度为48）；最后执行Linear Embedding，该操作主要用来调整通道数，将通道数调整为C（图中画错了，最后一个应该是c-1，而不是C）。

2.3 Patch Merging

该模块主要存在于Stage2-4，作用主要为下采样，即高和宽减半、通道翻倍，其结构如图： ![patch

Patch Merging结构图

(https://img-blog.csdnimg.cn/2e9a301e541f4e57abfc67280dd0830c.png) 在如图所示，设输入特征为44维度，首先，用22大小的窗口，将每个窗口内相同位置的像素取出，拼接为四个2×2大小的块；然后，和上面Patch Partition类似，将四个块沿着通道方向拼接，通道变为原来通道的四倍；最后，执行Layer Norm和Linear的全连接，通道变为原来的一半（即原始通道的二倍）。经过以上操作后，通道变为原来的二倍，宽度和高度变为原来的一半。

3 W-MSA详解

W-MSA的全称为Windows Multi-head Self-Attention，相较于MSA而言，引入了Widnwos机制。其对比图如下：

W-MSA和MSA对比

左边为传统的MSA，也是ViT中的核心模块，这种机制是分别计算了每一个像素与其他像素的相关性； 右边W-MSA模块，该模块相较于MSA而言，是将所有的像素划分为多个窗口，然后窗口内部计算每个像素与其他像素的相关性。因此，该方法存在缺点：窗口间缺少信息交互。

3.1 Shifted Window

该方法是用来解决W-MSA模块无法实现窗口间信息交互缺点， 该模块图如下：

Shifted Window结构图

上图表示，在第一个图（第l层）执行完W-MSA时，得到上图左边的结果，则在下一层（第l+1）层须执行Shifted Windows Multi-Head Self-Attention(SW-MSA)，得到上图右边的结果，从而实现窗口间信息交流。与W-MSA相比，区别在于划分窗口时不在时等大小的窗口，而是将划分窗口同时向右和向下便宜x个像素。其动态图如下：

shifted window变化过程

图中黑色为像素块，黄色为用来划分窗口的线，原本为能够将图片等分为4个4*4的线，划分结果为上图第l层的图；经过shifted window后，窗口线分别向右和向下平移了两个像素块，即为滑动后的窗口线，划分结果为上图第l+1层的图。 经过以上方法划分之后，即可得到上图中第l+1层的结果。因此，第l+1层 在计算第一行第二个块的注意力信息时则会计算第l层的第一行的两个窗口之间的信息，实现两个不同窗口的交互；其他的也是同样的逻辑，从而实现不同窗口间的信息交互。

3.2 计算量优化

在SW-MSA方法中，将特征划分为多个不规则的块，则增加了计算量，因为W-MSA模块将模型划分为4个等大小的块，而SW-MSA将模型分为9个块，因此模型计算量加大。为此，设计了重新排列了不同的块，具体如下：

shifted window 计算量优化过程图

在上图中，左边为W-MSA得划分方法，中间为shifted window划分后的块，每个块进行了0-8的编号。为了减少计算量，首先将1和2两块移到最下方7和8的下面，然后，将3和6移动到右边5和8的右边，最后，将0移动到最右下角。这样可以间接的划分为新得四块，如上图右边红色所圈部分所示，从而保持和W-MSA（左边红色所圈部分）相同得计算量。 但使用该方法后，不难发现，在计算5和3时，会将5和3作为一个整体来计算，然而，5和3是两个不同得窗口。因此，需要设计一种新的计算方法来解决，其解决方法如下：

同一窗口不同块得计算方法

在计算模块5的注意力信息时，和原始的MSA计算方法相同，需要计算每一个像素的q、k、v，然后用q和所有其他像素的k进行匹配计算。就第0像素而言，其q0需要和k0、k1、k2、……、k15进行匹配（其中kn就是第n个像素对应的k值），从而得到16个权重值x(0,0)、x(0,1)、x(0,2)、……、x(0,15)。其中x（a, b）表示第a个元素的query值和第b个元素key值进行匹配计算。最后，在使用注意力公式，分别和每个像素的value值进行计算，并执行softmax()后，即可得到最终的16个注意力值。 在以上计算中不难发现，在计算第0个像素的注意力信息时，同时引入了模块3中的第2、3、6、7、…、15像素，这将造成一定误差。为解决该问题，原文在计算注意力时，在执行softmax之前，分别将模块3像素对应的注意力值分别减去100，使得softmax后，模块5中每个像素在和第2、3、6、7、…、15像素进行匹配计算时，其权重全为0，只有模块5中的注意力权重为非0值，从而实现模块3对模块5的影响。其计算过程如图所示：

多模块窗口注意力计算方法

最后，将移动的块还原为原来的位置，如将模块1和2放回最上面。保持原特征图不变。

4. 模型参数

以下展示了Swin Transformer的模型参数，分为四中不同规模：Tiny、Small、Base、Larger。

模型参数

如Swin-T：concat为Patch Partition和Patch Merging操作，4×4表明高和宽变为原来的1/4，96-d表示输出通道为96维。下面×2表示堆叠两个Swin Transformer Block，窗口大小维7×7，输出通道维度为96，多头注意力机制的头数为3，其他的都类似。需要注意的是，在堆叠Swin Transformer Block时，含SW-MSA的块和含W-MSA的块是成对进行的，因此每一个stage的堆叠数都是偶数。（即就是第一块是W-MSA的Block时，则下一个块必须为SW-MSA）

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988