swin-transformer_swin transformer

面向视觉任务的transfomer

Vision Transformer(ViT)在视觉任务中的局限性

• 需求数据量巨大

  CNN中是图像整体输入，并且经过多年的演变，发展出了多个不同的优化策略。从而在学习时能够在一定先验知识的前提下拟合数据。

  而transformer是将图像切割成若干较小的patch，并拉伸成向量。从而难以获得图像关联信息，缺少大量先验知识。

  对此，需要从大量数据中学习这些先验知识。大量例子证明，在数据量足够充分的前提下，transformer能够获得比CNN更好的效果。

  但是在小规模数据中，由于无法有效学习到数据的先验知识，反而会比CNN更低。

• 计算量大

  事实上，transformer所包含的参数通常要大于CNN。

  其主要原因在于：transformer的模型结构就导致学习数据非常的难，因此需要更多的hidden layer来学习数据的本质分布。

  为了达到这一目的，通常要累加很多层transoformer结构，因此也更加的庞大。

在视觉领域中的具体困难

1. 大尺寸图像计算量爆炸

2. 尺度固定为16*16

Swin transformer的解决之道：用CNN的精神

swin-transformer结构图

按照"长宽各减一半，channel数增加一倍"的‘规则’进行

transformer需要大量数据原因之一：因为将先验知识（序列或图片切成小patch拉成一个向量）结构被破坏，因此需要更多的数据去训练。

swin与vit不同的是：不与所有的token做相关性，而是跟它相近的（周边邻域（4个或5个））token做相关性，感受野逐渐扩大，与cnn神似；
线性变换降维：通过mlp或1*1卷积进行降维

patch partition：将图片分割成小块block（如：win size: 7*7），在通过1*1卷积将通道数3变为48

swin transformer用CNN的方式去构建网络，用卷积局部化的思想，基于self-attention的方式去搭建网络，实现图像编码

其中主要包含3个主要内容：

1. patch partition： 类似于池化

2. shift操作：令不同token之间有通信，减少计算量

3. 相对位置编码：进一步加强token之间的上下文关系

patch partition

MSA和WMSA

复杂度比较

对于MSA的复杂度大约为：

对于W MSA来说

M：切割后的尺寸，如上图：M=2 ，但每个block之间没有关联起来，解决：shift

shift操作

问题：原来4个token，现在变成9个token了

解决：挪动一些token

新问题：特征乱窜

解决： 加mask

位置偏置

位置偏置就是将位置信息作为偏置，加入向量。

imagenet上加入位置偏置可以有3%的提升。

具体步骤为：

• 计算每个token的相对位置坐标

• 拉伸后合并成一个矩阵

• 合并成一维位置向量(全部加上M-1，行再乘以2M-1，行列相加)

• 可训练参数B作为偏置value的索引，查表将偏置作为归一化后的偏置信息

B:位置编码（增加每个token的位置信息）

总体架构

Token

在计算机视觉中，Token通常指的是一种用于表示图像或文本中的最小单位的符号或标记。这些符号或标记可以是像素、单词、字符或其他更高级的语义单位。

在图像处理中，Token可以是图像的像素、图像块、特征点或其他表示图像信息的单位。例如，在图像分类或目标检测任务中，可以将图像划分为不同的图像块，并将每个图像块视为一个Token来进行处理。

在自然语言处理中，Token通常指的是将文本分割成单词、字符或其他语义单位的过程。这些Token可以用于文本的分析、语义理解、机器翻译等任务。例如，在文本分类任务中，可以将文本分割成单词并将每个单词视为一个Token来进行处理。

Token在计算机视觉中的应用非常广泛，可以用于图像处理、目标识别、图像分割、文本处理等各种任务中。通过将图像或文本分割成Token，可以更好地理解和处理图像或文本数据，从而提高计算机视觉任务的性能和效果。