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一. 概要
关于swin transformer的原理有很多文章已经讲得非常清楚了，而且很详细，自问自己的功底是不如这些大佬的，只能尽一份绵薄之力，让大家更方便的跑通代码。那么在这篇博客我想要分享的是我自己在理解swin transformer过程中产生的疑惑以及解决之后的想法。首先是假设大家已经读了论文，以及一些博客了。然后咱们来看看在这里会不会有一些共鸣。
不知道大家看的时候有没有产生这样的疑问。1、关于swin transformer的降采样过程。2、复杂度的降低问题。3、SW-MSA是怎么操作的。
二. 正文
1、关于swin transformer的降采样过程
我们假设图片的大小是224×224的，窗口大小是固定的，7×7。这里每个方框都是一个窗口，每个窗口是固定有7×7个patch，但是patch的大小是不固定的，它会随着patch merging的操作而发生变化。比如我们看这儿，patch大小是4×4的，那怎么变成8×8呢？我们把周边4个窗口的patch拼在一起，相当于patch扩大了2×2倍，从而得到8×8大小的patch。
我们发现经过这一系列的操作之后，patch的数目在变少，最后整张图只有一个窗口，7个patch。所以我们可以认为降采样是指让patch的数量减少，但是patch的大小在变大。
这便是对ViT的一个改进，ViT从头至尾都是对全局做self-attention，而swin-transformer是一个窗口在放大的过程，然后self-attention的计算是以窗口为单位去计算的，这样相当于引入了局部聚合的信息，和CNN的卷积过程很相似，就像是CNN的步长和卷积核大小一样，这样就做到了窗口的不重合，区别在于CNN在每个窗口做的是卷积的计算，每个窗口最后得到一个值，这个值代表着这个窗口的特征。而swin transformer在每个窗口做的是self-attention的计算，得到的是一个更新过的窗口，然后通过patch merging的操作，把窗口做了个合并，再继续对这个合并后的窗口做self-attention的计算。
其实这边困扰了我一小下，因为我们印象中降采样都是像CNN一样，会变小，但是swin transformer没有给我们变小的感觉。其实这就是感受野没理解到位的问题，CNN到最后，设计适当，最后一个特征图的感受野是可以放大到整张图的，swin transformer最后一个stage也是一个窗口涵盖了整张图。
2、关于复杂度降低问题
Swin-transformer是怎么把复杂度降低的呢？ Swin Transformer Block这个模块和普通的transformer的区别就在于W-MSA，而它就是降低复杂度计算的大功臣。
关于复杂度的计算，我简单的给大家介绍一下，首先是transformer本身基于全局的复杂度计算，这一块儿讲起来有点复杂，感兴趣的同学我们可以会后一起探讨推导过程。在这里，我们假设已知MSA的复杂度是图像大小的平方，根据MSA的复杂度，我们可以得出A的复杂度是(3×3)²，最后复杂度是81。Swin transformer是在每个local windows(红色部分)计算self-attention，根据MSA的复杂度我们可以得出每个红色窗口的复杂度是1×1的平方，也就是1的四次方。然后9个窗口，这些窗口的复杂度加和，最后B的复杂度为9。
3、关于SW-MSA的操作问题
W-MSA虽然降低了计算复杂度，但是不重合的window之间缺乏信息交流，所以想要窗口之间的信息有所交流，那么就可以把左图演化成右图这样，但是这就产生了一个问题，如此操作，会产生更多的windows，并且其中一部分window小于普通的window，比如4个window -> 9个window，windows数量增加了一倍多。这计算量又上来了。因此我们有两个目的，Windows数量不能多，window之间信息得有交流。
我们看到，原来的图被划分了9个窗口，中间的区域A就是信息交流的证明。我们先把左上部分(蓝色以外的窗口)移动到右下，然后再用切分四块的方法去切这个图片，这时候区域A就被隔出来了，达到了我们想要的效果。
三、小结
transformer的出现并不是为了替代CNN。因为transformer有着CNN没有的功能性，它不仅可以提取特征，还可以做很多CNN做不到的事情，比如多模态融合。而swin transformer就是一个趋势，将CNN与transformer各自的优势有效的结合了起来。这是暂时对它的一些细节补充。最近听说MLP出来了，还没有细看，时代进展未免也太快了，手里针对ViT改进的文章还没投出去，就已经开始要立不住脚了。
作者：炼己者
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