VSA: Learning Varied-Size Window Attention in Vision Transformers
方法：
给定输入特征X，VSA首先按照基线方法的例程，将这些标记划分为几个窗口Xw，窗口大小为预定义的w。我们将这些窗口称为默认窗口，并从默认窗口中获取查询：
为了估计每个默认窗口的目标窗口大小和位置，VSA将默认窗口的大小和位置作为参考，并采用可变大小窗口回归（VSR）模块来预测参考的规模和偏移，如图3（b）所示。VSR模块由平均池化层、LeakyReLU激活层和步长为1的1×1卷积层组成。池化层的内核大小和步长遵循默认窗口大小。
其中Sw和Ow∈R2×N表示相对于默认窗口位置的水平和垂直方向上的估计尺度和偏移，独立于N个注意力头。生成的窗口称为目标窗口。
我们首先从特征图X中得到
：
然后VSA模块分别从K，V上的每个不同大小的窗口中均匀地采样M个特征，并获得
作为查询tokens Qw的key/value tokens。为了将计算成本保持为窗口注意力，我们将M设置为w×w。然后将采样的
与用于注意力计算的查询Qw一起馈送到MHSA中。然而，由于key/value tokens是从不同位置采样的，查询tokens，因此query 和 key tokens之间的相对位置嵌入可能无法很好地描述空间关系。遵循CPVT，我们在MHSA层之前采用条件位置嵌入（CPE）将空间关系提供到模型中，如图3（c）所示，即
其中，Z l−1是来自前一个变换器块的特征，CP E由深度卷积层实现，其内核大小等于窗口大小，即默认情况下为7×7，步长为1。
实验结果：
