VIT(Vision Transformer)学习（三）-纯VIT之swin transformer模型理解

class BalanceLoss(nn.Module):
    def __init__(self, ignore_index=255, reduction='mean', weight=None):
        super(BalanceLoss, self).__init__()
        self.ignore_label = ignore_index
        self.reduction = reduction
        self.criterion = nn.NLLLoss(reduction=reduction, ignore_index=ignore_index, weight=weight)
 
    def forward(self, pred, target):
        # prob = torch.exp(pred)
        # # prob = F.softmax(prob, dim=1)      # i add this
        # weighted_pred = pred * (1 - prob) ** 2
        # loss = self.criterion(weighted_pred, target)
 
        prob = torch.exp(pred)
        prob = F.softmax(prob, dim=1)      # i add this
        weighted_pred = F.log_softmax(pred, dim=1) * (1 - prob) ** 2
        loss = self.criterion(weighted_pred, target)
        return loss

语义分割网络纯 TRF 结构：VIT主干作为编码器，设计一个基于 TRF 架构的解码器。

今天学习swin transformer

源码地址: https://github.com/microsoft/Swin-Transform

哔哩哔哩讲解：12.1 Swin-Transformer网络结构详解_哔哩哔哩_bilibili

博文地址：Swin-Transformer网络结构详解_swin transformer-CSDN博客
up主的github地址：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing

对比：下采样不一样；窗口分割

卷积完成以下操作：48个卷积核为4*4，步长为4的进行卷积(听到这发现不太懂，回到了这一步学习Vision Transformer详解-CSDN博客）

通过Patch Partition ,图像宽高缩减为1/4，通道变为48（16个patch*3个通道）

通过Linear embedding (Layer Norm),图像channel变为C

然后就是通过四个Stage构建不同大小的特征图，除了Stage1中先通过一个Linear Embeding层外，剩下三个stage都是先通过一个Patch Merging层进行下采样（后面会细讲）。然后都是重复堆叠Swin Transformer Block注意这里的Block其实有两种结构，如图(b)中所示，这两种结构的不同之处仅在于一个使用了W-MSA结构，一个使用了SW-MSA结构。而且这两个结构是成对使用的，先使用一个W-MSA结构再使用一个SW-MSA结构。所以你会发现堆叠Swin Transformer Block的次数都是偶数（因为成对使用）。

图（表7）是原论文中给出的关于不同Swin Transformer的配置，T(Tiny)，S(Small)，B(Base)，L(Large)，其中：

win. sz. 7x7表示使用的窗口（Windows）的大小
dim表示feature map的channel深度（或者说token的向量长度）
head表示多头注意力模块中head的个数

最后对于分类网络，后面还会接上一个Layer Norm层、全局池化层以及全连接层得到最终输出。图中没有画，但源码中是这样做的。
 

Multi-Head Attention

Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解_哔哩哔哩_bilibili