来源： arXiv.21030v1
代码：https:// github.com/microsoft/Swin-Transformer [暂时未放出04/02]
这篇文章提出了层次Transformer以使用transformer代替传统的CNN结构的backbone，这个思路和Pyramid Vision Transformer（PVT）很相似，后续我们将总结一些类似目的的方法，比如stand-alone self-attention，PVT等。 这篇文章另一个重要的创新点在于提出一种shifted windows划分方式，目的是解决对feature map划分产生了window边界不连续问题。
文章模型作为backbone，在检测、分割和图像分类任务上都刷新了性能指标。
我们先来看看Swin Transformer的结构：
- 输入是
的图像，尺寸可以变化
- 经过patch partition模块对图像进行划分，一般划分成
的不重叠网格，然后将每个window中的rgb特征进行cat，（和PVT相同），于是将特征变为
的特征图；
- 将feature map送入stage1模块。 stage1中首先包含一层线性embedding层，将rgb特征映射到维度
, 后接着2个swin transformer块。swin transformer内部结构如(b)图所示，其核心部分是W-MSA和SW-MSA模块。基于W-MSA和SW-MSA的block交替搭建。 MLP包含2层，中间激活函数采用的GELU。第一层将维度扩大
倍，最后一层没有激活函数（应该可以加入dropout）。
W-MSA和SW-MSA的区别在于对feature map的划分方式不同。我们先讲W-MSA。W-MSA本质上是对feature map进行固定尺寸的windows划分，然后在每个window中进行multi-head self-attention操作， 文章中window的尺寸M=7， 每个head的维度为32。
- 从stage2开始，将输入的featmap划分成
的网格，每个网格的特征concate成4C的特征，经过一层线性层转成2C的特征，然后送入swin transformer blocks中。线性层应该跟着激活层，激活函数文章没说。
以上就是基于swin transformer的backbone的构造。
W-MSA是在每个窗口内执行self-attention， SW-MSA执行的窗口划分进行了平移，像右下角循环移位
之后同样的操作。
循环移位是文章提出的处理方式，实验证明了比最直接的加padding的方式有效，加padding的方式划分的窗口数会增大， 。
feature map的循环位移也是交替的，从而保证尽可能的融合windows之间的bound带来的不连续性。
在multi-head self-attention时，需要对window中的每个位置进行编码，这里采用的是相对位置编码，相对的是query的位置。
注意！注意！ 方法值得注意的点：
- 每个位置的编码长度为1，对于MxM的窗口，每个位置的元素需要计算
个相对位置的相关关系，因此位置编码矩阵大小为
, 但因为是相对位置，所以该矩阵是从
的位置编码矩阵中采样获得的。
- 在循环位移时会产生图像边界线上的window组成patch，这时候需要使用掩码处理不同的位置，从而使其在计算att时只考虑原始空间的邻近点。
- 不知道Patching Merging的激活函数是什么。
具体实现见模型复现.
不同结构的变种
layer number 是每个stage中 swin transformer block的个数。
实验
实验部分在图像分类、目标检测和语义分割上都刷新了记录。但是设置的超参数对不同的任务需要设置不同的参数，相对复杂。
总结
回顾一下PVT，也是对image和featuremap进行了网格划分从而实现scale的缩小。不同的是key和value的范围。PVT是对featmap化成windows，每个windows抽取一个特征，进而能利用全局的特征，而swin transformer也是划分不同的windows，只是特征是融合了window内部信息。swin transformer性能优于PVT，个人认为可能是因为能更好的刻画类似CNN backbone中的局部特征逐层富集的过程。
