斯溫變壓器
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。
概述
It works as a general-purpose backbone for classification, detection, and segmentation.
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。
戰略影響
速度與規模
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。
配裝選擇
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。
團隊與工作流程
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。
Swin Transformer 的未來
Swin 證明了分層、局部感知的 Transformer 可以與 CNN 作為通用視覺骨幹相媲美或擊敗，而 Swin V2 將其推向了十億參數模型和非常高的分辨率。預計卷積歸納偏差與注意力、更有效的注意力變體以及為多模態和視頻模型提供支援的 Swin 式骨幹網將繼續融合。隨著視覺基礎模型的成熟，產生多尺度特徵的分層設計對於密集的預測任務仍然特別有價值。
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
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。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。
不斷探索
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常見問題
What is 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 中的「Swin」代表什麼？
Swin 代表 Shifted Windows，這是一種讓本機注意力視窗跨層交換資訊的機制。
為什麼在本地視窗中計算自註意力是有益的？
將注意力限制在固定大小的視窗上使得計算成本隨著影像大小線性增長，這與全局注意力的二次增長不同。
Swin 如何讓資訊在不同的視窗之間移動？
交替層將窗口網格移動半個窗口，因此先前位於不同窗口中的補丁可以相互關注。
Swin 階段之間的補丁合併圖層有何作用？
補丁合併將相鄰補丁連接起來，將空間解析度和雙通道深度減半，建構多尺度層次結構。
為什麼 Swin 的分層、多尺度輸出特別有用？
多尺度特徵圖模仿 CNN 主幹，因此 Swin 可以輕鬆與 Mask R-CNN 等密集預測框架整合。