Backbone - Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

本文主要是介绍Backbone - Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• • 0. 前言
  • 1. 要解决什么问题
  • 2. 用了什么方法
  • 3. 效果如何
  • 4. 还存在什么问题&可借鉴之处

0. 前言

• 相关资料：
  • arxiv
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  • 论文解读
• 论文基本信息
  • 领域：Transformer
  • 作者单位：微软亚洲研究院
  • 发表时间：2021.3
• 一句话总结：将 hierarchical 引入 Transformer

1. 要解决什么问题

• CV和NLP任务相比，CV的特点是（换句话说，就是Transformer用在CV时可能存在的问题）
  • large variations in the scale of visual entities：猜测是不是说，视觉任务的输入变化比较大
    • 之前的 Vision Transformer 工作的输入都是token，而token都是固定尺寸，不太适合作为backbone
  • high resolution of pixels：视觉输入数据尺寸非常大
    • 作为视觉任务的backbone，需要支持 high resolution（比如检测、分割）

2. 用了什么方法

• 为 Vision Transformer 也构建 hierarchical features，如下图所示
  • CNN->Transformer的改变就是，CNN中每个灰色的框就是一个像素（或者说特征图中的一个点），而Transformer中，每个灰色的框就是一个token

• SwinTransformer的整体结构如下图所示
  • 前两步可以通过一个卷积实现
    • Patch Partition 就是从原始图像中滑框 4x4x3 得到原始像素值组成的一组特征
    • Linear Embedding 就是对 H/4 X W/4 * 48 的原始像素进行卷积操作
  • 左图中间的 Swin Transformer Block 的具体结构如右图所示
  • Patch Merging 主要功能就是对输入特征进行降维（类似于Res Block 非 skip 分支的第一个卷积，降低分辨率增加channels数量，减少计算量）

• Patch Merging 在这里很好的解释了

• Window based Self-Attention(W-MSA)
  • Vit Transformer的一个问题就是，每个token都要和其他所有token计算相似度。
  • 为了降低计算量，Swin Transformer 中只计算每个window中token之间的相似度，即W-MSA
• Shifted window partitioning in successive blocks(SW-MSA)
  • W-MSA 存在一个问题，多个window之间没有关联，这就丢失了很多信息。
  • 但SW-MSA会使得计算量大幅度增加
  • 主要就是要实现这个shift操作，没细看

• Swin Block 的运算过程：要求channels必须能被2整除，因为里面的计算过程就是两个两个实现的，具体计算过程其实图上不如下面公式清晰

3. 效果如何

• 总结一下：图像分类任务没有什么提高（跟EfficientNet比），但在检测和分割领域独占鳌头

4. 还存在什么问题&可借鉴之处

• CNN的思想实现Transformer
• 训练一个TSN-Transformer看看，结果后续会上传到这里

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