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Swin Transformer论文笔记

动机：解决尺度问题和计算复杂度高的问题

Shifted Window based MSA

上图中红色区域是window，灰色区域是patch。W-MSA将输入图片划分成不重合的windows，然后在不同的window内进行self-attention计算。假设一个图片有h*w的patches，每个window包含MxM个patches，那么MSA和W-MSA的计算复杂度分别为：

每个windows内部分别计算各个patch之间的权重

由于window的patch数量远小于图片patch数量，W-MSA的计算复杂度和图像尺寸呈线性关系。

要保证可以并行计算，需要窗口的大小一致

整体结构

图像输入为H/4*W/4的patch块，每个块的特征维度是4x4x3=48，在stage1部分，先通过linear embedding将patch的特征维度变成C，然后送到Swin Transformer Block，在接下来的stage，将输入按照2x2的相邻patch合并，每个patch的特征维度变成4C，patch块的数量变成H/8xW/8

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