0、前言

本文主要结合博主自己看的一些Swin Transformer相关的视频和文章，对其中的核心思想和模块做一定的解释说明，下方给出Swin Transformer的原文链接和李沐老师视频课的链接：
1.原文链接: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
2.论文讲解: Swin Transformer论文精读

1、摘要

（存在问题）Transformer以前是处理文本数据的，现在被用来处理图像会遇到两个问题：

• 视觉实体（目标）的尺度规模变化很大，并不像处理文本那样（词汇的向量都是固定比例的），比如在一个场景中有人有汽车，尺度相差较大。
• 用Transformer处理图像复杂度过高，一般与图像尺寸大小程平方倍增长。

（解决方案）因此为了解决这两个问题，这篇论文的核心贡献：

• Swin Transformer其实就是Shifted windows（移动窗口）的缩写，这篇文章的主要贡献也是这个移动窗口机制。
  Swin Transformer 注意力机制是在这种移动窗口内算的，所以模型复杂度和图像大小是呈线性增长的,注意力序列大大降低，通过移动的操作，还可以让相邻的两个窗口之间有交互，变相达到了全局建模的能力，进而有了下面的Hierarchical 层级式。
• Hierarchical 层级式，可以让Transformer像卷积网络一样也能够分成几个block，做层级式的特征提取，从而使提取出来的特征有多尺度的概念

以前的Transformer中无法将图像分为很小的块，因为分成特别小的块之后，块与块之间没有交互，就失去Transformer全局建模的初衷了。但是有了 移动窗口 这个“工具”后，Transformer可以把图像分为很小的块后，块与块之间存在交互，因此进而可以实现类似于CNN中的下采样操作，进而出现了 层级式 的结构，在减少运算量的同时，融合多尺度的信息。
在后文中倒着来介绍，首先给出层级式的理念，再详述移动窗口等细节部分。

2、具体实现

1、不同特征图的感受野融合理念（层级式）

如上图（b），以前的ViT里边从始至终处理的都是16倍下采样率过后的特征，所以它不适合处理密集预测型（目标有大有小）的任务。而且它始终是对全局进行建模，因此它的复杂度和随着图像尺寸的增加呈平方倍的增长。

分析以前一些经典的卷积神经网络：

• FPN每个阶段卷积出来的特征图感受野是不一样的，不同特征图能抓住物体不同尺寸的特征，从而能够很好处理物体不同尺寸的问题。
  
• UNet，上采样的时候不光是取Bottleneck里的特征图，还要去取下采样过程中的特征图。
  

因此，结合这些以前CNN的经典理念，如果能够在Transformer中引入不同大小的尺度图，那么它将能够解决特征尺度不丰富的问题。而卷积中能够有这么多尺度的特征图是因为它有Pooling下采样操作。
所以本篇文章的Transformer也提出了一个类似于池化的操作，叫做patch merging：把相邻的小patch合成一个大patch。所以合成的一个大patch就能看到之前四个小patch的内容，感受野就增加了，同时还能够抓到不同尺度的特征。

2、下采样理念（patch merging）

在每次完成Swin Transformer注意力运算后会进行一次patch merging“下采样”操作，将特征图宽和高变为原来的1/2，channel数变成原来的两倍。
图中上方蓝色部分即为Patch Merging操作，假设一阶段Swin-T输出后的结果为如图所示的HW样式的特征图，那首先把特征图中数字1、2、3、4即隔块取样一下，得到四个特征图，再把这四个特征图合并一下，得到（H/2)(W/2)C，的特征图，接着在C这个维度上，使用一个1×1的卷积，得到最终的结果。

3、移动窗口机制

首先按照常规的蓝色四方格，将原图分为四份，如上图中左图，接着把四方格向右下角移动，就把原图分为九份了。如果每次都像左图那么分，那么使用注意力机制的时候，每个小窗口里边的内容就无法和别的窗口里边的进行交互了，达不到使用Transformer的初衷。
而且以前只有四个窗口，现在变成了九个窗口且窗口的大小不一，因此需要一种特殊的计算方式。所以引出下文基于掩码的方式。

如上图，首先对特征图再进行一次循环移位cyclic shift，把原来的ABC位置从左上角换到右下角，如上图所示，红框变蓝框。
但现在新的问题又来了，特征图的左上角是可以做自注意力机制的，但是右边和下边的特征图都是从别的很远的地方搬过来的，它们之间不应该有太大的联系，加入C本来在上面，在图像中是天空区域，但是搬到下面跟地面拼接到了一起，求自注意力机制显然不符合常理，因此引出下文掩码操作。

上图演示了特征图左下角位置（3、6区域）的掩码操作，先将其压缩，再将其进行转置，转置前后的特征相乘得到右边这样的形式，图中的右边33、66是我们想要的注意力机制结果，而36和63则为不同区域相乘得到的结果，使我们不想要的，因此给出绿色框让它与我们得到的结果相加，最后36和63位置-100后经过ReLU操作后就变为0了。别的区域与这个操作原理也想通，就不过多赘述了。
下图为原文作者给出的可视化形式，也比较直观

3、总结

本文按照博主自己的理解介绍了Swin Transformer这篇论文，文章的核心思想其实就是围绕想实现CNN中的层级结构来展开的，为了实现这一目的，进一步设计了移动窗口Swin和patch merging下采样等操作。

Swin Transformer绝对是视觉Transformer中里程碑式的存在，还是值得大家深入理解一下论文的。