概述
Swin Transformer 是一種視覺 Transformer，它可以在移動的分層視窗中處理影像，使注意力足夠有效地擴展到高解析度影像。它作為分類、檢測和分割的通用主幹。
Swin Transformer 屬於電腦視覺工作流程，可解釋或產生用於分析、操作和創造力的視覺媒體。
深入探討
標準視覺變換器計算所有影像區塊的注意力，其成本隨著影像大小呈二次方增長，這對於檢測等密集任務來說是一個障礙。 Swin (Shifted WINdows) 由 Microsoft Research 在 2021 年推出，而是將圖像分割成不重疊的小窗口，並僅在每個窗口內計算自註意力，使得成本隨圖像大小線性增長。為了讓資訊跨越視窗邊界，交替的圖層會移動視窗網格，因此分離的補丁現在共用一個視窗。 Swin 也建立了一個層次結構：它從小塊開始，逐步合併它們，產生多尺度特徵圖，就像 CNN 一樣，它可以整齊地插入現有的偵測和分割框架中。
技術洞察
Swin 的效率來自基於視窗的多頭自註意力（W-MSA）：注意力僅限於固定視窗（例如 7x7 補丁），因此複雜性與補丁數量呈線性而非二次方關係。下一個區塊使用移位窗口注意力（SW-MSA），將視窗分區移動半個窗口，從而形成跨窗口連接。補丁合併層將階段之間的相鄰補丁連接起來，將空間解析度減半並將通道加倍以建立特徵金字塔。
掌握 Swin Transformer
Swin Transformer 是一種視覺 Transformer，它可以在移動的分層視窗中處理影像，使注意力足夠有效地擴展到高解析度影像。它作為分類、檢測和分割的通用主幹。 Swin Transformer 屬於電腦視覺工作流程，可解釋或產生用於分析、操作和創造力的視覺媒體。為了建立深入的理解，請將 Swin Transformer 視為一個操作模型，而不是一個單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 Swin Transformer 的強大團隊可以平衡準確性與數據品質、照明差異和標籤一致性等操作現實。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。同時，如果出處不明，肖像權和同意可能會成為法律風險。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
創意團隊可以透過更少的手動修改來更快地建立概念原型。
創意團隊可以透過更少的手動修改來更快地建立概念原型。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
作為預訓練主幹的高精度 ImageNet 分類
Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中的物件偵測和實例分割主幹
街道場景和衛星圖像的語義分割
高解析度和多尺度細節很重要的醫學影像分析
實施模式
Swin Transformer 的實踐
作為預訓練主幹的高精度 ImageNet 分類。
高精度 ImageNet 分類作為預先訓練的骨幹團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
Swin Transformer 的實踐
Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中的物件偵測和實例分割骨幹。
Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 等框架中的物件偵測和實例分割主幹團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
Swin Transformer 的實踐
街道場景和衛星圖像的語義分割。
街道場景和衛星影像的語義分割 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
Swin Transformer 的實踐
高解析度和多尺度細節很重要的醫學影像分析。
高解析度和多尺度細節很重要的醫學影像分析團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
如果出處不明，肖像權和同意可能會成為法律風險。
模型表現可能因光照、人口統計和環境的不同而有所不同。
除非監控置信閾值，否則誤報可能會被忽略。
實施路線圖
定義精確度、召回率和錯誤成本的接受標準。
定義精確度、召回率和錯誤成本的接受標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。