目录
- [1 介绍](#1 介绍)
- [2 摘要](#2 摘要)
- [3 模型架构](#3 模型架构)
- [4 窗口自注意力](#4 窗口自注意力)
- [5 移动窗口自注意力](#5 移动窗口自注意力)
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- [5.1 巧妙的掩码方式](#5.1 巧妙的掩码方式)
- [5.2 相对位置编码](#5.2 相对位置编码)
- [6 总结](#6 总结)
论文：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
Huggingface：https://hub.fastgit.org/rwightman/pytorch-image-models/blob/master/timm/models/swin_transformer.py
1 介绍
论文题目是：Swin Transformer是一个用了移动窗口的的层级式Vision Transformer。Swin = Shifted WINdows。移动窗口是这篇论文的主要贡献。Swin Transformer实际上就是想着让ViT像卷积神经网络一样，也能够分成几个block，也能做这种层级式的特征提取，这样提取出来的特征有多尺度的概念。
Swin Transformer相关的模型当年霸榜视觉检测榜前十。
2 摘要
这篇论文提出来一个新的Vision Transformer，叫做Swin Transformer，可以被用来作为计算机视觉领域通用的骨干网络。如果直接把Transformer从NLP用到Vision领域是有一些挑战的，主要来自于两个方面：
- 一个是尺度上的问题，例如一张图片上面有大大小小不同的物体，代表同样语义的词比如说行人或者汽车，有不同的尺寸，这种现象在NLP领域是没有的；
- 另一个挑战是图像的resolution太大了，如果我们以像素点作为基本单位的话，这个序列的长度就会变得高不可攀，所以之前的工作要么就是用后续的特征图来当做Transformer的输入，要么就是把图片打成patch，减少图片的resolution，要么把图片划分成一个个小的窗口，然后在窗口里做自注意力，所有的这些方法都是为了减少序列的长度。
基于这两个挑战，作者就提出多层级的Transformer，特征是通过一种叫做移动窗口的方式学来的。移动窗口的好处不仅带来了更大的效率，因为自注意力是在窗口内计算的，所以序列的长度大大的降低了，同时通过移动的操作，能够让相邻的两个窗口之间有了交互，所以上下层之间可以有cross-window connection，从而变相地达到了全局建模的能力。
这种层级式的结构的好处是：
- 非常灵活，可以提供各个尺度的特征信息；
- 自注意力是在小窗口内计算的，计算复杂度是随着图像的大小而线性变化的，而不是平方级变化，从而可以在特别大的分辨率上去预训练模型。
因为Swin Transformer拥有了像卷积神经网络一样的分层的结构，有了多尺度的特征，所以很容易被使用到下游任务中，包括在图像分类、密集预测型的任务上（物体检测、分割）的成绩都遥遥领先。
这种基于Transformer的模型在视觉领域是非常有潜力的，对于MLP的这种架构，用shifted window的方法也有提升。
3 模型架构
下图是模型总览图，Swin Transformer的patch size是4×4，而不是像ViT一样16×16，先不考虑Swin Transformer Block里的移动窗口自注意力操作，前向过程如图所示：
如果是图像分类任务，得到最后的7×7×768输出之后，再接上一个global average polling，就是全局池化操作，直接把7×7取平均拉直变成1了，最终变成1×768，再经过一个全连接层之后变成1×1000。这里和ViT使用的cls token不一样。作者没有把这部分画到图里，因为Swin Transformer的本意不只是做分类，还会去做检测和分割，所以这里只画了骨干网络的部分。
4 窗口自注意力
以第一个Swin Transformer block之前的输入举例子，它的尺寸是56×56×96。
计算复杂度：
公式(1)的具体计算过程如下：
对于窗口自注意里的复杂度，首先，对于一个窗口，patch数不是h×w，而是M×M，将 h=M 和 w=M 代入公式(1)，就能得到1个窗口的自注意力计算复杂度。我们总共有 h/M×w/M个窗口，乘以1个窗口的自注意力复杂度公式，就能得到公式(2)了。
这两个公式的第一项相同，第二项由hw变成了MM，将h=56、w=56和M=7代入公式，发现结果相差了几十甚至上百倍。
5 移动窗口自注意力
为了能让窗口和窗口之间能够通信起来，作者提出了移动窗口的方法。移动窗口示意图：
最开始的窗口如左图所示，现在把窗口往右下方移动一半，就变成右图这种形式。Swin Transformer Block的安排是有讲究的，每次都是要先做一次基于窗口的多头自注意力（第一个Block），然后再做一次移动窗口的多头自注意力（第二个Block），这样就达到了窗口和窗口之间的互相通信，这两个Block加起来，才算是Swin Transformer的一个基本计算单元。所以模型的配置里，每个stage下面的配置数都是偶数，也就是说Block总是偶数，因为它始终需要两层Block连在一起作为一个基本单元。
5.1 巧妙的掩码方式
原来只有4个窗口，移动窗口后，变成了9个窗口，计算复杂度成倍增加。
为了提高移动窗口的计算效率，作者采取了一种非常巧妙的masking掩码方式，通过循环移位的方式，首先先将上方的A和C移到下面，然后再将左边的B和左下方的A移动到右边，这样就得到了下图中间cyclic shift这种图了，就又变成了4个窗口了，窗口数量固定了，计算复杂度也固定了。经过带掩码的多头注意力之后，再反向循环移动，这样又恢复回原图了。
具体的计算方式，作者在issue38里做了一个掩码的可视化如下图所示。整体思路是，把每个窗口里的元素拉直，和自己转置后的矩阵相乘，例如windows2，结果是33和6 6的保留，结果是36和6 3的置成-100，这样计算softmax的时候就能把36和63的值给掩盖掉了。
5.2 相对位置编码
论文没有使用绝对位置编码，而是使用相对位置编码的方式。
6 总结
Swin Transformer的几种变体：
这篇论文提出了Swin Transformer，是一个层级式的Transformer，计算复杂度是跟输入图像的大小呈线性增长的。Swin Transformer在COCO和ADE20K上的效果都非常好，远远超越了之前最好的方法。这篇论文最关键的贡献是基于shifted window的自注意力，对很多视觉任务尤其是下游任务例如密集预测型任务非常有帮助。