Swin Transformer网络架构、相应改进模块的理解

swin-Transformer

Transformer越来越火，个人感觉基于Transformer来做视觉真是把矩阵用得出神入化！！

Swin-Transformer相较于VIT改进的方法：

• SwinT使用类似CNN中层次化构建方法，这样的backbone有助于在此基础上构建检测和分割任务，而VIT中是直接一次性下采样16倍，后面的特征图都是维持这个下采样率不变。
• 在SwinT中使用Windows Multi-head Self-Attention（WMSA）的概念，在上图中4倍下采样和8倍下采样中，将图片划分成了多个不相交的区域（window），而Multi-head Self-Attention 只在每个独立的window中操作，相对于VIT中直接对全局window进行Multi-head Self-Attention，这样做的目的是为了减少计算量，虽然SwinT提出的WMSA有节约计算量的能力，但是它是牺牲不同window之间的信息传递为代价的，所以作者又针对WMSA的缺点，提出了Shifted Windows Multi-head Self-Attention（SW-MSA），通过这样的方法能够让信息在相邻的窗口中进行信息传递！

SwinT的网络架构图

• 首先将图片（H * W * C）输入到Patch Partition模块进行分块，实现方法用四倍下采样的，宽高/4，通道 * 16 ，再通过Linear Embedding层，该层也是通过conv实现的，主要实现的功能降通道（H/4，W/4，16*C）—> (H/4，W/4，C)
• 然后就是通过四个stage构建不同大小的特征图，除了stage1中先通过Linear Embedding层外，其他三个stage都是通过Patch Merging层来下采样，然后都是堆叠重复的SwinT block，可以从（b）中看到，SwinT block中有两个结构W-MSA和SW-MSA，因为这两个结构都是成对使用的，所以可以看到堆叠的block都是偶数。
• 最后对于分类网络，后面还会接上一个Layer Norm层，全局池化层以及FC层得到最终的输出。

接下来分别对Patch Merging、W-MSA、SW-MSA以及使用到的相对位置偏执（relative position bias）进行详解，而SwinT block中使用的MLP结构和VIT中结构是一样的

* Patch Merging 详解

Patch Merging跟Yolov5中focus结构差不多，隔一个像素点为一个patch，这样宽高/2，C * 4，然后通过一个Layer Norm层，最后通过一个FC层在Feature Map的深度方向做线性变化（H/2,W/2,C*4）-> (H/2,W/2,C * 2) 。

* W-MSA详解

引入Windows Multi-head Self-Attention模块是为了减少计算量，实现思路：就是将一张图片分成多个window，window很多分patch（像素），每个patch只在该部分的window中做Multi-head Self-Attention。注意： W-MSA中每个window并没有信息的交互。

* SW-MSA详解

作者根据W-MSA中window之间不能进行信息交互做出了改进，提出了SW-MSA。

如上图所示，左侧为W-MSA在layer L使用，SW-MSA则在L+1层使用，因为从SwinT block中可以看到都是成对使用的，从左右两幅图对比能够发现窗口（Windows）发生了偏移，以这个↘偏移 M/2 个像素，这就解决了不同窗口之间无法进行信息交流的问题！！

window个数有之前4个变成现在的9个了！！！！！！！！！！！！！！！！！

作者采用Efficient batch computation for shifted configuration 这种计算方法，也就是将右图中每个window重新组合成4个window！但是一个问题是不同区域所带的信息不同，如果强制合并在一起的话容易造成信息混乱，作者解决的方式是新区域的像素不是原区域的像素的话，在计算QK后都减去100，这样在softmax后，这部分的像素与其他像素的联系则是0了，**注意：**计算完后还要把数据给挪回到原来的位置。

模型参数配置详解

• win.sz 7 * 7表示使用的window大小

• dim表示feature map的通道深度（或者可以说是token的向量长度）

• head表示多头注意力模块中head个数