Swin transformer是微软今年三月25日公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。源码仅仅公布两天就在github上收获了2.2k个stars。它是我个人认为迄今为止用tranformer架构处理计算机视觉任务最有实用价值的一篇文章，在图像分割，目标检测各个领域已经霸榜，让很多人看到了transformer完全替代卷积的可能。而且它的设计思想吸取了resnet的精华，从局部到全局，将transformer设计成逐步扩大感受野的工具，它的成功背后绝不是偶然，而是厚厚的积累与沉淀。
论文链接https://arxiv.org/abs/2103.14030
总体结构
输入的图像先经过一层卷积进行patch映射，我有看过源代码，具体是将图像先分割成 4 × 4 4\times4 4×4的小块，然后将每一个小块通过映射成一个像素点，进行了通道上的扩充。以swin-s为例，输入的 224 × 224 224\times224 224×224图像经过这一步操作就变成了 56 × 56 56\times56 56×56的特征图。特征图一开始开始输入到stage1，stage1由两层transformer组成，这两层transformer的核心一个是普通的window attention, 另一个是shift window attention。可以将window attention 和shift window attention视为两个模块，在每一个stage内部就是直接堆积这两个模块。然后在stage与stage之间要有一个pooling操作来降低要处理的数据的尺寸，也就是为了从一开始的局部信息搜索到全局信息的提取。当然这个pooling操作与传统卷积里面的pooling也不太一样，它是将特征图先经过一个space to depth变为 1 4 \frac{1}{4} 41，通道数变为原来的4倍，再又一个MLP缩减一半。也就是说没经过一个stage，总的数据量变为原来的 1 2 \frac{1}{2} 21。
此时可以很容易的看出，swin transformer和resnet一样设计的是一个层次结果很明显的网络，底部的结构处理的数据更多也更局部，顶部的网络处理的数据更少但是语义信息是更加丰富的。不同的是swin主要提取信息的方式是采用transformer，而resnet是卷积核。
window attention 和 shift window attention
如图，window attention就是按照一定的尺寸将图像划分为不同的window，每次transformer的attention只在window内部进行计算。那么如果只有window attention就会带来每一个像素点的感受野得不到提升的问题，所以它又设计了一个shift window attention的方法，就是换一下window划分的方式，让每一个像素点做attention计算的window块处于变化之中。那么就起到了提升感受野的作用。
存在的问题
在同尺寸通计算量的前提下，swin确实效果远好于resnet。但是有几个问题：
1. 受缚于shift操作，对不同尺寸的输入要设计不同的网络，而且也要重新开始训练，这是很难接受的。
2. 和Detr一样训练的时候收敛的太慢。我自己有训练了一下最小的swin-tiny版本，大概训练了一百多轮的时候也才到72～73左右。有这方面改进的想法的朋友可以和我交流，整一篇B类应该没问题。
3. shift操作其实主要是为了提升感受野，可以换一种更好的方式。在这个方面我也有一点思路，可以交流。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41111734/article/details/116353615
【导语】局部自注意力已经被很多的VIT模型所采用，但是没有考虑过如何使得感受野进一步增长，为了解决这个问题，Cswin提出了使用交叉形状局部attention，同时提出了局部增强位置编码模块，超越了Swin等模型，在多个任务上效果SOTA，本文给出Cswin的详细解读和分析。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.00652
论文代码:https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer
知乎专栏: https://www.zhihu.com/people/flyegle
csdn:浅谈CSwin-Transformers_Tom Hardy的博客-CSDN博客
