Swin-Transformer

前言

《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf
Swin Transformer是2021年微软研究院发表在ICCV上的一篇best paper。该论文已在多项视觉任务中霸榜(分类、检测、分割)。再阅读本文前，先要了解一下用于图像分类的ViT：Vision Transformer(ViT)

Swin Transformer相比于ViT最大的区别就是这里划分成Windows，并在Windows内部做self-Attention(local的特征，披着Transformer的卷积神经网络 )，而ViT是在对整个特征图做self-Attention，节省计算量；此外Swin Transformer这里的Windows还是有很多种层级的大小。

网络结构

对于分类网络，Swin Transformer最后面还会接上一个Layer Norm层、全局池化层以及全连接层得到最终输出。ViT是用[CLS] Token来分类的。
对于检测和分割，每个stage输出的多尺度特征就可以送给FPN、UNet进行检测和分割了。

细节

1.Patch Merging

2.Windows Multi-head Self-Attention（W-MSA）

引入Windows Multi-head Self-Attention（W-MSA）模块是为了减少计算量。ViT中的MSA是所有像素之间进行Self-Attention计算，而W-MSA只有再同一个(7*7大小)窗口内的像素之间计算Self-Attention。

M代表每个窗口（Windows）的大小

3.Shifted Windows Multi-Head Self-Attention（SW-MSA）

采用W-MSA模块时，只会在每个窗口内进行自注意力计算，所以窗口与窗口之间是无法进行信息传递的。为了解决这个问题，作者引入了SW-MSA模块。

• 假如窗口大小为M，那么就会将窗口在特征图上偏移[M//2,M//2]，//表示取整运算。以M=2为例，见下图：
  
  通过将窗口进行偏移后，由原来的4个窗口变成9个窗口，而且有些窗口还变小了。窗口大小不一样，最先想到的是补零，然后再计算，但是作者觉得这样无疑是增大了计算量。于是出现了小孩子喜欢玩的”拼图“的方法，就是把不足M的方块，拼成M大小的方块。
  

这样就可以继续计算M大小窗口内的Self-Attention，又不引入多余的计算量。但是又有一个新的问题，就是拼出来的M大小窗口实际上在空间上并不是连续的。所以在计算的时候引入MASK，将拼出来的窗口中空间不连续的像素割开。

具体来说就是：先和W-MSA一样计算Q,K,V；但进行Self-Attention在softmax之前，需要将不在空间连续的其他像素(或称token，patch)减去100(其实softmax后基本就是0了)，这样就能保证只有空间连续的像素进行了Self-Attention。

在计算完后还要把拼图后的数据给挪回到原来拼图前的位置上。
下图是实际运行速度对比：

4.Relative Position Bias

到此，你可能会发现还没介绍位置编码，而且Attention的公式里面还多了一项B：

这个B就是相对位置偏执，是一个可学习的参数。所谓的相对偏移就是，像素qj与其他像素ki相乘，如果像素ki在像素qj相对位置相同(i=0,1… ; j=0,1…)，那么他们的位置编码是同一个参数b。以M=2为例，相对位置可以是上、下、左、右、右上、右下、左下、左上以及自己本身；总计(2M-1)*(2M-1)个相对位置。

此外：如果之后窗口的大小发生变化后，这个位置编码B还是可以通过bi-cubic插值得到，从而进行迁移学习。

消融实验

为了验证窗口偏移和相对位置编码的作用，进行了如下实验：

窗口偏移带来稳定提升，相对位置编码对图像分类带来的提升不大，但是对目标检测和分割却又较大的帮助。可能是位置信息对后面两个任务更重要，而分类最后只需要用到高层的语义信息，基本已经损失掉了位置信息。

SOTA结果

原论文中给出的关于不同Swin Transformer的配置，T(Tiny)，S(Small)，B(Base)，L(Large)，其中：

• win. sz. 7x7表示使用的窗口（Windows）的大小
• dim表示feature map的channel深度（或者说token的向量长度）
• head表示多头注意力模块中head的个数
  
  图像分类：看起来优势并不大
  

目标检测：涨点明显

分割：涨点明显

上一篇：Vision Transformer(ViT)