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引言
整体框架
移位窗口
模型变体
代码实现
Transformer是Microsoft Research Asia在2021年的论文
《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》中提出的。这是一个层级式的Transformer，且通过移动窗口实现全局注意力，使得Transformer可以像卷积神经网络一样，可以实现层级式的多尺度的特征提取，代替CNN，成为计算机视觉的通用骨干。
引言
因为本身Transformer的提出是用于NLP模型，要想实现在视觉上的应用会带来两个挑战：视觉实体的尺度十分不同（在照片中近大远小，房屋比人的尺寸大）；还有像素很高的图像，转为序列是很长的，如果要套用transformer的话，就需要切片。而Swin Transformer的解决思想是用移动窗口的方式，实现在小窗口内进行transformer，而且相邻窗口有交互，构建分层特征映射，实现了全局的尺度。Swin Transformer的Swin就是Shifted windows（移动窗口）。下图就与Vision Transform（ViT）的对比。
ViT虽然可以实现全局自注意力，但是对于多尺度就相对弱了，原因是在对图像进行16x16的分割为图像块时，大尺度图片的图像块序列还是很长，计算复杂度很大。不像ViT一样对于整图计算自注意力，SwinT吸取了卷积网络的特性，在小的窗口（红色框）内计算自注意力。每个窗口的patch（灰色小框）是固定的，小窗口的计算复杂度是固定的，因此整个图的计算复杂度是根据图的尺寸线性变化。而ViT则是平方变化的。层级式特征则是通过patch merge实现，小patch合并为大的patch。
SwinT设计的关键是在连续的自注意力层之间的窗口移动，如图2所示。前一层与后一层的窗口有重叠，整体移动了两个patch，增加了交互，增强了模型的建模能力。SwinT在图像分类、目标检测和语义分割任务上都取得较好的性能。
整体框架
图3(a)所示的流程图，首先将图片切割patch，每个patch为4*4作为一个token， 例如224*224*3切割完成后为56*56*48（48=4*4*3），就是有56*56个token，每个token的维度为48。再经过Stage1中的Linear映射后，56*56*48变为56*56*C（C=96），每一个token的维度变为96。再经过Stage1中的SwinT层，此层对小窗口进行Transformer，窗口大小为7*7patchs/tokens，也就是序列长度为49=7*7。SwinT层对应图3(b)，包含两个模块，W-MSA和SW-MSA是多头自注意模块，分别具有一般窗口和移位的窗口配置，计算公式为：
SwinT层不改变维度，56*56*96，再经过Stage2，下图对应Stage2中patch Merging的过程：
56*56*96经过Patch merging后为28*28*192（HW变为原先的1/2，4C通过1*1卷积降维为2C），再经过SwinT后维度不变为28*28*192。同Stage2，经过Stage3后为14*14*384，经过Stage4后为7*7*768。
移位窗口
在图2的移动窗口的过程中会出现一种问题，就是移位后窗口中的Patch数量是不一致的，如果强行填充0来保持一致，实质上还是增加了计算的复杂度（比如图2中从4个窗口变成9个）。怎么解决呢？SwinT的解决方式是循环移位如下图所示：
经过循环移位后进行切割的窗口数量是不变的。再经过mask的方式来限制不相邻块之间的transformer计算，因为不相邻的块不应该计算注意力。最后再还原回去。
模型变体
代码实现
microsoft/Swin-Transformer: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows".
https://github.com/microsoft/Swin-Transformer