【论文阅读】Swin-transformer网络结构详解_swin transform神经网络

引言

之前的Transformer主要应用在NLP领域，从ViT开始在应用在视觉领域后，也逐渐出现更多Transformer在视觉领域的研究工作，今天介绍的Swin-transformer可以作为计算机视觉上的一种通用backbone。

优点

• 提出了一种层级式网络结构，解决视觉图像的多尺度问题。

• 提出了Shifted Windows，极大降低了transformer的计算复杂度。

• 可以广泛应用到所有计算机视觉领域(包括分类任务、分割任务、目标检测任务等)

解决的问题

• 和NLP领域不同，视觉领域同类的物体，在不同图像上/同意图像上的尺度会相差很大。

• 相较于文本，图像的尺寸过大，计算复杂度更高。

创新处

• 使用任意尺度的输入，计算复杂度和图像大小是线性关系而非平方级增长。

• 在小窗口内计算自注意力，特征图大小递减。好处是当窗口大小固定时，自注意力的复杂度就固定，复杂度和尺度呈线性关系，利用了图像的局部性的先验知识。

• 局部性指的是同一个物体不同部位或者语义相近的不同物体，大概率会出现在相邻的地方，所以对视觉任务来说，在小窗口内计算自注意力是合理的，在全局计算会造成计算的浪费。

和ViT区别

整体架构

网络架构

下图是Swin-transformer的网络架构：

整体架构分为多个stage，输入图片大小为H*W*3；(默认为224*224*3)

• 经过patch partition操作将输入图片打成多个patch；patch size=4*4，则操作后得到的图片大小为56*56*48；

• stage1：包括一个Linear Embedding操作和2个swi-transformer block，C代表一个超参数，即Transformer可以接受的值，对于Swin-Tiny 网络来说，C默认为96，此时维度变成56*56*96；(transformer block块不改变图片大小)

这里的patch partition操作和Linear Embedding操作相当于ViT的Linear Projection操作，而在代码中，利用一次卷积操作即可完成。

• stage2：包括Patch Merging和2个block，Patch Merging相当于pixel shuffle的逆操作；具体如下图所示，此时维度为28*28*192；对于Patch Merging操作整体来说，空间维度减半，通道数量×2，这样和卷积神经网络完全对等；

• stage3：重复stage2，维度为14*14*384；

• stage4：重复stage2，维度为7*7*768.

上述架构图中b图是两个连续的Swin Transformer Block。一个Swin Transformer Block由一个带两层MLP的shifted window based MSA组成。在每个MSA模块和每个MLP之前使用LayerNorm(LN)层，并在每个MSA和MLP之后使用残差连接。两层属于一个组合使用，所以stage中的block块是双数。

滑动窗口(shifted Windows)

论文中一个主要亮点是提出了滑动窗口的概念。

同时给出普通MSA和基于窗口的W-MSA(计算复杂度)的比较：

W-MSA虽然降低了计算复杂度，但是不重合的window之间缺乏信息交流，于是进一步引入shifted window partition：一种基于掩码的方式来解决不同window的信息交流问题，该方法在连续的Swin Transformer块中的两个Swin Transformer Block之间交替进行。

移动窗口达到了窗口与窗口之间的通信，但窗口数量增多（从原来的4个到之后的9个）且增多后各个窗口元素大小不同，而基于掩码的方式可以很好的解决这一问题。经过循环移位后在切分四宫格，则得到的还是4个窗口，再各个窗口做基于掩码的Mutil-Self Attention，最后操作是还原循环移位。

关于掩码的操作：

实验结果

分类实验

目标检测实验

语义分割实验

在多个任务中均可以达到很好的效果，也证明了Transformer完全可以在多个领域取代CNN。

论文地址及代码

论文：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

代码：Swin-Transformer