Vision Transformer与Swin Transformer计算复杂度详细推导过程
vision
pytorch/vision: 一个基于 PyTorch 的计算机视觉库，提供了各种计算机视觉算法和工具，适合用于实现计算机视觉应用程序。
项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vision
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Vision Transformer和Swin Transformer计算复杂度的详细推导需要考虑到多个因素，比如模型的架构、输入数据的形状、执行的步骤数等。但是，大致的计算复杂度可以用以下公式表示：
O(N^2 * H * W * log(S))，其中：
- N: 该模型中的关注点，即该模型处理的节点数量；
- H: 高度，表示图像的高度；
- W: 宽度，表示图像的宽度；
- S: 窗口大小，表示该模型考虑的窗口大小。
该公式中的 log(S) 部分表示对每个关注点进行分块处理的代价。这是因为，在计算时，该模型需要对整个图像进行预处理，以提取关注点的位置信息。
请注意，这是一个大致的
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