Swin-Transformer得益于其窗口注意力和偏移窗口注意力机制，平衡了感受野和计算效率，逐渐替代Vit成为了很多视觉网络的Backbone。下面将尽可能的清晰地解释其各个模块！
参考文献
nsformer网络结构详解
文章目录
1. SwinTransformer的创新点
从NLP转换为CV，Transformer存在两大难点：
（1）CV的尺度变化大,Transformer感受野有限，无法像CNN一样容纳多个尺度;
（2）CV的图像分辨率高，Transformer计算复杂度高。
基于以上难点，SwinTransformer分别通过以下方法进行改善:
（1）针对transformer感受野有限的难点
Swin Transformer 用 Hierarchical（分层级）的方式解决尺度变化大的难点，针对不同的尺度，每个stage设置了不一样的感受野，随着 stage 逐渐变大，感受野也逐渐变大。
（2）针对计算复杂度高的难点
Swin Transformer 使用分组方式（Windows-MSA）降低计算复杂度，而采用Shifted-windows进行组与组的信息交互。
2. Patch Partition和Linear Embeding
（1）Patch Partition
首先将图片输入到Patch Partition模块中进行分块，即每4x4相邻的像素为一个Patch，然后在channel方向展平（flatten）。假设输入的是RGB三通道图片，那么每个patch就有4x4=16个像素，然后每个像素有R、G、B三个值所以展平后是16x3=48，所以通过Patch Partition后图像shape由 [H, W, 3]变成了 [H/4, W/4, 48]。
（2）Linear Embedding
然后在通过Linear Embeding层对每个像素的channel数据做线性变换，由48变成C，即图像shape再由 [H/4, W/4, 48]变成了 [H/4, W/4, C]。其实在源码中Patch Partition和Linear Embeding就是直接通过一个卷积层实现的，和之前Vision Transformer中讲的 Embedding层结构一模一样。
流程如上图所示。
3. PatchMerging
上面有说，在每个Stage中首先要通过一个Patch Merging层进行下采样（Stage1除外）。如下图所示，假设输入Patch Merging的是一个4x4大小的单通道特征图（feature map），Patch Merging会将每个2x2的相邻像素划分为一个patch，然后将每个patch中相同位置（同一颜色）像素给拼在一起就得到了4个feature map。接着将这四个feature map在深度方向进行concat拼接，然后在通过一个LayerNorm层。最后通过一个全连接层在feature map的深度方向做线性变化，将feature map的深度由C变成C/2。通过这个简单的例子可以看出，通过Patch Merging层后，feature map的高和宽会减半，深度会翻倍，如下图所示：
4. W-MSA(窗口多头注意力机制) in TransformerBlocks
引入Windows Multi-head Self-Attention（W-MSA）模块是为了减少计算量。如下图所示，左侧使用的是普通的Multi-head Self-Attention（MSA）模块，对于feature map中的每个像素（或称作token，patch）在Self-Attention计算过程中需要和所有的像素去计算。但在图右侧，在使用Windows Multi-head Self-Attention（W-MSA）模块时，首先将feature map按照MxM（例子中的M=2）大小划分成一个个Windows，然后单独对每个Windows内部进行Self-Attention。
采用W-MSA模块时，只会在每个窗口内进行自注意力计算，所以窗口与窗口之间是无法进行信息传递的。
5. SW-MSA（偏移窗口多头注意力机制）
前面有说，采用W-MSA模块时，只会在每个窗口内进行自注意力计算，所以窗口与窗口之间是无法进行信息传递的。为了解决这个问题，作者引入了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention（SW-MSA）模块，即进行偏移的W-MSA。如下图所示，左侧使用的是刚刚讲的W-MSA（假设是第L层），那么根据之前介绍的W-MSA和SW-MSA是成对使用的，那么第L+1层使用的就是SW-MSA（右侧图）。根据左右两幅图对比能够发现窗口（Windows）发生了偏移（可以理解成窗口从左上角分别向右侧和下方各偏移了⌊M /2⌋个像素）。看下偏移后的窗口（右侧图），比如对于第一行第2列的2x4的窗口，它能够使第L层的第一排的两个窗口信息进行交流。再比如，第二行第二列的4x4的窗口，他能够使第L层的四个窗口信息进行交流，其他的同理。那么这就解决了不同窗口之间无法进行信息交流的问题。
根据上图，可以发现通过将窗口进行偏移后，由原来的4个窗口变成9个窗口了。后面又要对每个窗口内部进行MSA，这样做感觉又变麻烦了。为了解决这个麻烦，作者又提出而了Efficient batch computation for shifted configuration，一种更加高效的计算方法。下面是原论文给的示意图。
然后计算的时候对非原区域的进行mask处理。
6. Relative position bias
在计算Attention时，swin-transformer的公式里新增了一个相对位置偏执B,如下：
相对位置索引计算：https://blog.csdn.net/weixin_40723264/article/details/127632545
先计算出相对位置索引，feature map的size确定了，索引的位置就是固定的。然后训练一个relative position bias table。所以最终训练的是relative position bias table里的值。
完结，撒花！