一、引言
在计算机视觉领域的发展历程中，卷积神经网络（CNN） 长期占据主导地位。从早期的 LeNet 到后来的 AlexNet、VGGNet、ResNet 等，CNN 在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果。然而，CNN 在捕捉全局信息和处理长距离依赖关系方面存在局限性。与此同时，Transformer Architektur 在自然语言处理（NLP）领域表现出色，凭借自注意力机制有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系，例如 GPT 系列模型在语言生成和问答系统中的成功应用。
将 Transformer 直接应用于视觉任务面临挑战，例如计算复杂度高，尤其是在处理高分辨率图像时，计算量会随着图像尺寸增加而显著增长，对硬件资源和计算时间要求较高。此外，Transformer 最初为序列数据设计，在提取图像局部特征方面不如 CNN 有效。
Swin Transformer 通过引入 窗口注意力机制，将特征图划分为多个不重叠窗口，在每个窗口内进行自注意力计算，从而降低了计算复杂度。它采用分层结构，类似 CNN 的层次设计，能够提取不同尺度的特征，适应多尺度视觉任务。此外，补丁合并层 通过减少特征图尺寸并增加通道数进一步提升性能。Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色，成为计算机视觉领域的研究重点。本文将深入分析其原理、结构、优势及应用案例。
二、Swin Transformer 的背景
在深度学习发展中，卷积神经网络（CNN） 在计算机视觉领域占据重要地位。LeNet 在手写数字识别中取得初步成功，为 CNN 奠定了基础。2012 年，AlexNet 在 ImageNet 挑战赛中以更深的网络结构和 ReLU 激活函数大幅提升准确率，推动了深度学习在视觉领域的快速发展。此后，VGGNet 通过堆叠小卷积核减少参数，ResNet 通过残差连接解决深层网络的梯度问题，使网络能够更深层并学习复杂特征。
然而，CNN 在捕捉全局信息方面能力较弱。卷积操作主要提取局部特征，通过多层卷积扩大感受野，但对长距离依赖关系建模仍有限制。与此同时，Transformer 在 NLP 领域凭借自注意力机制和并行计算能力取得成功，GPT-3 等模型展示了其语言理解和生成能力。
研究者尝试将 Transformer 应用于视觉任务，但面临图像数据与文本数据的结构差异及高计算复杂度问题。Swin Transformer 的提出旨在将 Transformer 的能力引入视觉领域，通过窗口注意力机制和分层结构降低计算复杂度，提升特征提取能力。
三、核心原理剖析
Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的视觉模型，其核心创新在于层次化架构设计（Hierarchical Architecture）和移位窗口自注意力（Shifted Window Self-Attention）。这一设计使其能够高效处理图像数据，同时兼容卷积神经网络（CNN）的多尺度特征提取能力，适用于分类、检测、分割等任务。
（一）整体架构与分层设计
Swin Transformer 的整体架构分为 4 个阶段（Stage），每个阶段通过 Patch Merging 操作逐步降低特征图分辨率，同时增加通道维度，形成金字塔式的层次化特征表示。整体流程如下：
-
输入处理
• Patch Partition：将输入图像划分为 4 × 4 4\times4 4×4 的非重叠块（Patch），每个块通过 线性投影 （Linear Embedding）转换为特征向量。例如，输入图像尺寸为 H × W × 3 H \times W \times 3 H×W×3，处理后得到 ( H 4 × W 4 × C \frac{H}{4} \times \frac{W}{4} \times C 4H×4W×C) 的特征图（ C 为嵌入维度，默认 96 C 为嵌入维度，默认 96 C为嵌入维度，默认96）。
-
Stage 1~4
• 每个 Stage 包含若干 Swin Transformer Block 和一个 Patch Merging 层（最后一个 Stage 无 Patch Merging）。
• Swin Transformer Block：交替使用 窗口多头自注意力（W-MSA） 和 移位窗口多头自注意力（SW-MSA），通过窗口划分减少计算复杂度。
• Patch Merging：将相邻的 2 × 2 2\times2 2×2 块合并为一个块（类似池化），分辨率降低为原来的 1 2 \frac{1}{2} 21，通道数增加为原来的 2 2 2 倍（例如从 C C C 到 2 C 2C 2C）。
典型配置示例
| Stage | 特征图分辨率 | 通道数 | Swin Block 数量 | 窗口大小 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | H 4 × W 4 \frac{H}{4} \times \frac{W}{4} 4H×4W | 96 | 2 | 7×7 |
| 2 | H 8 × W 8 \frac{H}{8} \times \frac{W}{8} 8H×8W | 192 | 2 | 7×7 |
| 3 | H 16 × W 16 \frac{H}{16} \times \frac{W}{16} 16H×16W | 384 | 6 | 7×7 |
| 4 | H 32 × W 32 \frac{H}{32} \times \frac{W}{32} 32H×32W | 768 | 2 | 7×7 |
（二）窗口注意力机制（W-MSA）
窗口注意力机制 是 Swin Transformer 的核心创新。传统 Transformer 的全局自注意力计算复杂度随图像尺寸平方增长，而 Swin Transformer 将特征图划分为不重叠窗口（如 7x7），在窗口内进行自注意力计算。窗口大小为 MxM 时，计算复杂度为 O(M² * H/W)，远低于全局自注意力的 O(HW²)。
实现过程包括：将特征图划分为窗口，计算每个窗口内的 Query、Key 和 Value 矩阵，通过矩阵运算生成注意力权重并与 Value 相乘。这种方式降低计算量，同时保留局部特征提取能力。
（三）移位窗口机制（SW-MSA）
窗口注意力机制虽高效，但窗口间无交互可能限制全局信息捕捉。为此，Swin Transformer 引入 移位窗口机制。在连续自注意力层间，窗口位置移动（如右、下移），使相邻窗口部分重叠，促进信息交互。超出边界的区域通过填充处理。这一机制在保持低计算复杂度的同时增强全局上下文建模能力。
（四）补丁合并层（Patch Merging）
补丁合并层 用于构建层次特征。将特征图按 2x2 窗口切分，拼接为 4C 维向量（C 为原通道数），通过线性层降维至 2C，最终特征图尺寸减半，通道数翻倍。这一过程逐步整合局部特征，提取更具代表性的全局特征。
（五）多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）
Swin Transformer 沿用 多头自注意力机制，通过多个线性变换生成多组 Query、Key 和 Value 矩阵，分别计算注意力并拼接输出。不同注意力头关注图像的不同特征（如形状、纹理），提升模型对复杂任务的适应性。
应用领域展示
（一）图像分类
在 ImageNet 数据集上，Swin Transformer 表现优异。例如，Swin-B 在 ImageNet-22K 预训练后，在 ImageNet-1K 上 Top-1 准确率达 87.3%，优于 ResNet50（约 76%）及 Vision Transformer（ViT）。其优势在于窗口注意力机制和移位窗口机制结合，有效捕捉全局和局部信息。
（二）目标检测
在 COCO 数据集上，以 Swin Transformer 为骨干网络的 Mask R-CNN 模型 mAP 达 49.5，超越 Faster R-CNN（约 38）。分层结构提取多尺度特征，窗口机制增强上下文信息捕捉，提升检测精度。
（三）语义分割
在 ADE20K 数据集上，基于 Swin Transformer 的 UperNet 模型 mIoU 达 44.5，高于 FCN（约 41）。其多尺度特征提取和上下文理解能力提升像素级分类准确性。
优势对比分析
（一）与传统 CNN 对比
与 CNN 相比，Swin Transformer 在全局信息和长距离依赖建模上更强。CNN 通过卷积提取局部特征，依赖多层堆叠扩大感受野，而 Swin Transformer 的自注意力机制直接捕捉全局依赖。计算复杂度方面，Swin Transformer 通过窗口机制实现近似线性增长，优于传统 Transformer 的平方级增长。
（二）与Vision Transformer 模型对比
相比 Vision Transformer（ViT），Swin Transformer 通过窗口机制降低计算复杂度，提升空间和计算效率。其多层次设计同时捕捉局部和全局特征，且灵活的窗口调整适应不同任务，性能更优。
| 特性 | Swin Transformer | Vision Transformer (ViT) |
|---|---|---|
| 特征图分辨率 | 多尺度（4 个 Stage） | 单尺度（固定分辨率） |
| 计算复杂度 | 线性复杂度（窗口划分） | 平方复杂度（全局注意力） |
| 适用任务 | 分类、检测、分割 | 主要分类 |
| 位置编码 | 相对位置编码 | 绝对位置编码 |
代码实现示例
以下是使用 Python 和 PyTorch 框架实现 Swin Transformer 中关键模块的代码示例，并对代码进行详细解释，以帮助读者更好地理解模型的实现细节。
（一）窗口注意力机制（W-MSA）
WindowAttention 是 Swin Transformer 的核心模块之一，实现了窗口内的多头自注意力机制（Window-based Multi-head Self-Attention, W-MSA），通过限制注意力计算范围降低复杂度，并加入相对位置偏置以增强空间感知能力。
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class WindowAttention(nn.Module):
"""基于窗口的多头自注意力模块，包含相对位置编码（Swin Transformer的核心组件）"""
def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):
"""
Args:
dim (int): 输入特征维度
window_size (tuple): 窗口大小 (h, w)
num_heads (int): 注意力头的数量
qkv_bias (bool): 是否在qkv线性层添加偏置
qk_scale (float): 缩放因子，默认为 head_dim^-0.5
attn_drop (float): 注意力dropout概率
proj_drop (float): 输出投影层的dropout概率
"""
super().__init__()
self.dim = dim
self.window_size = window_size
self.num_heads = num_heads
head_dim = dim // num_heads # 每个注意力头的维度
# 缩放因子，用于缩放点积注意力得分
self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5
# 定义相对位置编码表：存储所有可能相对位置的位置偏置
# 形状为 [(2h-1)*(2w-1), num_heads]，用于表示不同相对位置的注意力偏置
self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)
)
# 生成窗口内每个位置的坐标（用于计算相对位置索引）
coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) # 高度方向坐标 [0,1,...,h-1]
coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) # 宽度方向坐标 [0,1,...,w-1]
coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w], indexing='xy')) # 网格坐标 [2, h, w]
coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 展平为 [2, h*w]
# 计算相对坐标差值（每个位置与其他位置的相对坐标差）
relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # [2, h*w, h*w]
relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # 调整维度顺序为 [h*w, h*w, 2]
# 将相对坐标偏移到非负数范围（方便作为索引）
relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # 行偏移到 [0, 2h-2]
relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 # 列偏移到 [0, 2w-2]
# 将二维相对坐标转换为一维索引（用于查表）
relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 # 行坐标乘以跨度
relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # 合并坐标得到一维索引 [h*w, h*w]
# 注册为不参与梯度更新的缓冲区（在forward中通过索引获取位置偏置）
self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index)
# 定义qkv投影层：将输入特征映射为query, key, value
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
# 定义输出投影层和dropout
self.proj = nn.Linear(dim, dim) # 合并多头输出
self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) # 注意力分数dropout
self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) # 输出投影dropout
# 初始化相对位置偏置表（正态分布）
nn.init.normal_(self.relative_position_bias_table, std=0.02)
def forward(self, x, mask=None):
"""
Args:
x (Tensor): 输入特征，形状为 [batch_size*num_windows, num_patches, dim]
mask (Tensor): 窗口注意力掩码（用于SW-MSA），形状为 [num_windows, num_patches, num_patches]
Returns:
Tensor: 输出特征，形状同输入
"""
B_, N, C = x.shape # B_ = batch_size * num_windows, N = num_patches (h*w), C = dim
# 生成qkv向量，并重塑为多头形式
qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # 分离q/k/v [B_, num_heads, N, head_dim]
# 缩放点积得分
q = q * self.scale # 缩放query
# 计算原始注意力分数 [B_, num_heads, N, N]
attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) # 矩阵乘法计算注意力分数
# 添加相对位置偏置（从预定义的表中获取）
relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[
self.relative_position_index.view(-1) # 将索引展平查表
].view(
self.window_size[0] * self.window_size[1], # 窗口内总位置数（h*w）
self.window_size[0] * self.window_size[1],
-1
) # 形状变为 [h*w, h*w, num_heads]
relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # [num_heads, h*w, h*w]
attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) # 广播到batch维度 [B_, num_heads, N, N]
# 应用掩码（用于SW-MSA的移位窗口）
if mask is not None:
nW = mask.shape[0] # 窗口数量
# 将attn拆分为不同窗口的注意力并添加掩码
attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)
attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) # 重新合并batch维度
attn = F.softmax(attn, dim=-1) # 带掩码的softmax
else:
attn = F.softmax(attn, dim=-1) # 普通softmax
attn = self.attn_drop(attn) # 应用注意力dropout
# 计算加权值向量并合并多头输出
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) # [B_, N, dim]
# 输出投影和dropout
x = self.proj(x)
x = self.proj_drop(x)
return x（二）补丁合并层（Patch Merging）
PatchMerging 是 Swin Transformer 中用于降采样和通道扩展的模块，通过合并相邻补丁减少空间分辨率并增加特征维度。
python
import torch
import torch.nn as nn
class PatchMerging(nn.Module):
"""空间下采样模块，用于Swin Transformer的层次化特征提取（类似CNN中的池化层）
功能：将特征图分辨率降低为1/2，通道数增加为2倍（通过合并相邻2x2区域的特征）
"""
def __init__(self, dim, norm_layer=nn.LayerNorm):
"""
Args:
dim (int): 输入特征维度
norm_layer (nn.Module): 归一化层，默认为LayerNorm
"""
super().__init__()
self.dim = dim
# 定义线性投影层：将4*dim维特征映射到2*dim维（通道数翻倍）
self.reduction = nn.Linear(4 * dim, 2 * dim, bias=False)
# 归一化层：作用于合并后的特征（输入维度为4*dim）
self.norm = norm_layer(4 * dim)
def forward(self, x, H, W):
"""
Args:
x (Tensor): 输入特征，形状为 [batch_size, H*W, dim]
H, W (int): 特征图的高度和宽度
Returns:
Tensor: 下采样后的特征，形状为 [batch_size, (H//2)*(W//2), 2*dim]
"""
B, L, C = x.shape
assert L == H * W, "输入特征长度必须等于H*W"
# 重塑为空间结构 [B, H, W, C]
x = x.view(B, H, W, C)
# 处理奇数尺寸：当H或W为奇数时，通过padding补充1行/列（右下补零）
pad_input = (H % 2 == 1) or (W % 2 == 1)
if pad_input:
# padding格式：(左, 右, 上, 下, 前, 后) -> 此处仅padding高度和宽度的右侧/底部
x = nn.functional.pad(x, (0, 0, # 通道维度不padding
0, W % 2, # 宽度右侧补 (0或1列)
0, H % 2)) # 高度底部补 (0或1行)
# 划分2x2区域并拼接（空间下采样核心操作）
# 通过切片操作提取相邻2x2区域的四个子块
x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # 左上块 [B, H//2, W//2, C]
x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # 左下块
x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # 右上块
x3 = x[:, 1::2, 1::2, :] # 右下块
# 沿通道维度拼接 -> 通道数变为4倍 [B, H//2, W//2, 4*C]
x = torch.cat([x0, x1, x2, x3], dim=-1)
# 展平空间维度 -> [B, (H//2)*(W//2), 4*C]
x = x.view(B, -1, 4 * C)
# 归一化处理
x = self.norm(x)
# 线性投影降维：4*C -> 2*C（通道数翻倍）
x = self.reduction(x)
return x（三）demo调用及输出结果展示
我们创建一个 demo 函数来演示 Swin Transformer 中 PatchMerging 和 WindowAttention 的调用流程
python
import torch
def demo():
"""演示 Swin Transformer 中 PatchMerging 和 WindowAttention 的调用流程"""
# --------------- 参数设置 ---------------
batch_size = 2 # 批大小
height, width = 16, 16 # 输入特征图的高和宽
dim = 96 # 输入特征的维度（通道数）
window_size = (4, 4) # 窗口大小（高方向4像素，宽方向4像素）
num_heads = 4 # 多头注意力头数
# 创建随机输入特征图 [B, H*W, C]
x = torch.randn(batch_size, height * width, dim)
print(f"原始输入形状: {x.shape}") # 预期输出: [2, 256, 96]
# --------------- 调用 PatchMerging 模块 ---------------
patch_merge = PatchMerging(dim=dim)
x_patch = patch_merge(x, height, width)
new_height, new_width = height // 2, width // 2 # 下采样后特征图尺寸
print(f"PatchMerging 输出形状: {x_patch.shape}") # 预期输出: [2, 64, 192]
# 注：H/2 * W/2 = 8 * 8=64，通道数从96扩展到192
# --------------- 调整形状以适应 WindowAttention 输入 ---------------
# 计算窗口划分后的参数
num_windows_h = new_height // window_size[0] # 窗口行数 8//4=2
num_windows_w = new_width // window_size[1] # 窗口列数 8//4=2
num_windows = num_windows_h * num_windows_w # 总窗口数 2 * 2=4
tokens_per_window = window_size[0] * window_size[1] # 每个窗口的token数 4 * 4=16
new_dim = 2 * dim # PatchMerging后的通道数 96 * 2=192
# 重塑特征图为窗口形式 [B * num_windows, tokens_per_window, new_dim]
x_window = x_patch.view(
batch_size,
num_windows_h, num_windows_w, # 窗口的行列数
tokens_per_window, # 每个窗口的token数
new_dim # 新通道数
)
x_window = x_window.permute(0, 1, 2, 3, 4).contiguous() # 维度调整 [B, num_h, num_w, tokens, C]
x_window = x_window.view(batch_size * num_windows, tokens_per_window, new_dim)
print(f"调整为窗口输入形状: {x_window.shape}") # 预期输出: [8, 16, 192] （2 * 4=8窗口）
# --------------- 调用 WindowAttention 模块 ---------------
window_attn = WindowAttention(
dim=new_dim,
window_size=window_size,
num_heads=num_heads
)
x_out = window_attn(x_window) # 输入形状 [8, 16, 192]
print(f"WindowAttention 输出形状: {x_out.shape}") # 预期输出: [8, 16, 192]
# --------------- 将输出还原为特征图形式 ---------------
# 逆向重塑操作（仅用于展示，实际可能不需要）
x_out = x_out.view(
batch_size,
num_windows_h, num_windows_w, # 窗口行列数
tokens_per_window, # 每个窗口的token数
new_dim # 通道数
)
x_out = x_out.permute(0, 1, 3, 2, 4).contiguous() # [B, num_h, tokens, num_w, C]
x_out = x_out.view(batch_size, new_height, new_width, new_dim)
print(f"最终特征图形状: {x_out.shape}") # 预期输出: [2, 8, 8, 192]
if __name__ == "__main__":
demo()输出结果如下：
通过代码示例，我们不仅理解了 Swin Transformer 层次化架构、窗口注意力和移位窗口机制的实现细节，更深入认识到其设计哲学：在保持 Transformer 全局建模能力的同时，通过局部计算和层次化设计逼近 CNN 的效率优势。这种平衡使其成为视觉任务的通用 Backbone，为后续研究（如 SwinV2、Uniformer）提供了重要参考。
总结与展望
Swin Transformer 在计算机视觉领域具有重要地位，通过 窗口注意力机制、移位窗口机制 和 补丁合并层 等设计降低计算复杂度，提升特征提取能力，在多项任务中表现出色。对于研究者而言，它是一个值得深入探索的模型，未来可在更多领域发挥作用。
Swin Transformer 的研究正处于快速发展阶段。优化方向包括改进窗口注意力机制（如动态窗口划分）和降低计算复杂度（如稀疏注意力）。多模态融合 是另一热点，与 NLP 结合可实现图像描述和视觉问答等任务。在应用上，Swin Transformer 在自动驾驶（车辆检测）和医疗影像分析（肿瘤检测）中展现潜力。未来，其通用性和计算效率有望进一步提升，应用范围将更广泛。
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