概述
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 属于计算机视觉工作流程，可解释或生成用于分析、操作和创造力的视觉媒体。
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。补丁合并层将阶段之间的相邻补丁连接起来，将空间分辨率减半并将通道加倍以构建特征金字塔。
掌握 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 属于计算机视觉工作流程，可解释或生成用于分析、操作和创造力的视觉媒体。为了建立深入的理解，请将 Swin Transformer 视为一个操作模型，而不是一个单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 Swin Transformer 的强大团队可以平衡准确性与数据质量、照明差异和标签一致性等操作现实。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。同时，如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
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
实施模式
Swin Transformer 的实践
作为预训练主干的高精度 ImageNet 分类。
高精度 ImageNet 分类作为预训练的骨干团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Swin Transformer 的实践
Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中的对象检测和实例分割骨干。
Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中的对象检测和实例分割主干团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Swin Transformer 的实践
街道场景和卫星图像的语义分割。
街道场景和卫星图像的语义分割 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
Swin Transformer 的实践
高分辨率和多尺度细节很重要的医学图像分析。
高分辨率和多尺度细节很重要的医学图像分析团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时通常会获得更好的结果。
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。
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。