斯温变压器
Swin Transformer 是一种视觉 Transformer，它可以在移动的分层窗口中处理图像，使注意力足够有效地扩展到高分辨率图像。
概述
It works as a general-purpose backbone for classification, detection, and segmentation.
深入探讨
标准视觉变换器计算所有图像块的注意力，其成本随着图像大小呈二次方增长，这对于检测等密集任务来说是一个障碍。 Swin (Shifted WINdows) 由 Microsoft Research 在 2021 年推出，而是将图像分割成不重叠的小窗口，并仅在每个窗口内计算自注意力，使得成本随图像大小线性增长。为了让信息跨越窗口边界，交替的层会移动窗口网格，因此分离的补丁现在共享一个窗口。 Swin 还构建了一个层次结构：它从小块开始，逐步合并它们，生成多尺度特征图，就像 CNN 一样，它可以整齐地插入现有的检测和分割框架中。
技术洞察
Swin 的效率来自基于窗口的多头自注意力（W-MSA）：注意力仅限于固定窗口（例如 7x7 补丁），因此复杂性与补丁数量呈线性而非二次方关系。下一个块使用移位窗口注意力（SW-MSA），将窗口分区移动半个窗口，从而形成跨窗口连接。 Patch-merging layers concatenate neighboring patches between stages, halving spatial resolution and doubling channels to build a feature pyramid.
战略影响
速度与规模
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
构建选择
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
团队与工作流程
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
Swin Transformer 的未来
Swin 证明了分层、局部感知的 Transformer 可以与 CNN 作为通用视觉骨干相媲美或击败，而 Swin V2 将其推向了十亿参数模型和非常高的分辨率。预计卷积归纳偏差与注意力、更有效的注意力变体以及为多模态和视频模型提供支持的 Swin 式骨干网将继续融合。随着视觉基础模型的成熟，产生多尺度特征的分层设计对于密集的预测任务仍然特别有价值。
现实世界的实施
作为预训练主干的高精度 ImageNet 分类
Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中的对象检测和实例分割主干
街道场景和卫星图像的语义分割
高分辨率和多尺度细节很重要的医学图像分析
风险与防护栏
如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。
模型性能可能因光照、人口统计和环境的不同而有所不同。
除非监控置信阈值，否则误报可能会被忽视。
实施路线图
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
不断探索
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常见问题
What is Swin Transformer?
Swin Transformer 是一种视觉 Transformer，它可以在移动的分层窗口中处理图像，使注意力足够有效地扩展到高分辨率图像。它作为分类、检测和分割的通用主干。
Swin Transformer 中的“Swin”代表什么？
Swin 代表 Shifted Windows，这是一种让本地注意力窗口跨层交换信息的机制。
为什么在本地窗口中计算自注意力是有益的？
将注意力限制在固定大小的窗口上使得计算成本随着图像大小线性增长，这与全局注意力的二次增长不同。
Swin 如何让信息在不同的窗口之间移动？
交替层将窗口网格移动半个窗口，因此先前位于不同窗口中的补丁可以相互关注。
Swin 阶段之间的补丁合并层有何作用？
补丁合并将相邻补丁连接起来，将空间分辨率和双通道深度减半，构建多尺度层次结构。
为什么 Swin 的分层、多尺度输出特别有用？
多尺度特征图模仿 CNN 主干，因此 Swin 可以轻松与 Mask R-CNN 等密集预测框架集成。