Swin-Transformer详解

原文链接：https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/133918264

Swin-Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇文章，并且已经获得ICCV 2021 best paper的荣誉称号。虽然Vision Transformer (ViT)在图像分类方面的结果令人鼓舞，但是由于其低分辨率特性映射和复杂度随图像大小的二次增长，其结构不适合作为密集视觉任务或高分辨率输入图像的通过骨干网路。为了最佳的精度和速度的权衡，提出了Swin-Transformer结构。

论文名称：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
原论文地址： https://arxiv.org/abs/2103.14030
官方开源代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

提出背景
随着深度学习的发展，Transformer 架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，但在计算机视觉领域的应用相对较晚。传统的卷积神经网络（CNN）在处理图像时，虽然能够有效地提取局部特征，但在捕捉长程依赖关系方面存在一定的局限性。Swin Transformer 的提出旨在将 Transformer 架构的优势引入到计算机视觉领域，以更好地处理图像中的全局信息和长程依赖关系。
网络结构
分层架构：Swin Transformer 采用了分层的结构，类似于 CNN 中的金字塔结构。它从低分辨率的特征图逐渐生成高分辨率的特征图，以适应不同尺度的图像信息处理。
Patch 划分：首先将输入图像划分成一个个不重叠的 Patch（小块），并将每个 Patch 线性嵌入到低维向量空间中，作为 Transformer 的输入序列。
窗口注意力机制：在 Transformer 的计算中，传统的自注意力机制计算量较大，难以处理大规模图像。Swin Transformer 引入了窗口注意力机制，将图像划分成多个不重叠的窗口，在每个窗口内进行自注意力计算，大大降低了计算复杂度。同时，为了更好地捕捉跨窗口的信息，还采用了移位窗口操作，使得相邻窗口之间能够进行信息交互。
优点
高效捕捉长程依赖：通过窗口注意力机制和移位窗口操作，Swin Transformer 能够有效地捕捉图像中的长程依赖关系，对图像中的语义信息有更好的理解和建模能力，从而在处理复杂场景和具有丰富语义信息的图像时表现出色。
多尺度特征融合：分层架构使得 Swin Transformer 能够在不同层次上提取特征，实现多尺度特征融合，适应不同大小目标的检测和识别任务。
可扩展性强：该架构具有良好的可扩展性，可以方便地调整网络的深度、宽度和 Patch 大小等参数，以适应不同的数据集和任务需求。
应用领域
图像分类：在多个图像分类数据集上取得了优异的成绩，能够准确地识别图像中的物体类别。
目标检测：作为特征提取网络与 Faster - RCNN 等目标检测框架结合，显著提高了目标检测的精度，尤其是对小目标和复杂场景下的目标检测效果提升明显。
语义分割：能够为语义分割任务提供丰富的上下文信息，帮助准确地划分图像中的不同语义区域。
局限性
计算量和内存占用：尽管窗口注意力机制降低了计算复杂度，但在处理高分辨率图像或大规模数据集时，Swin Transformer 仍然需要较大的计算资源和内存空间，训练和推理速度相对较慢，这在一定程度上限制了其在一些资源受限设备上的应用。
对局部特征的捕捉：相比传统的 CNN，Swin Transformer 在局部特征的提取上可能相对较弱，因为它的注意力机制更侧重于全局信息的处理。在一些对局部细节要求较高的任务中，可能需要结合其他局部特征提取方法来进一步提升性能。