Swin-Transformer代码解析：从原理到实践

2026年1月8日 互联网

一、Swin-Transformer的核心设计思想

Swin-Transformer通过层次化结构与滑动窗口注意力机制，解决了传统Transformer在图像任务中计算复杂度随分辨率线性增长的问题。其核心创新点包括：

  1. 分层架构：借鉴CNN的层级特征提取方式，通过下采样逐步扩大感受野，支持密集预测任务（如分割、检测）。
  2. 滑动窗口注意力：将全局注意力拆分为局部窗口内计算，并通过窗口滑动实现跨窗口信息交互，显著降低计算量。
  3. 位移窗口机制：在相邻层间采用不同的窗口划分方式（如常规窗口与滑动窗口交替），增强跨区域建模能力。

二、代码实现：从基础模块到完整架构

1. 窗口划分与注意力计算

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class WindowAttention(nn.Module):
  5.     def __init__(self, dim, num_heads, window_size):
  6.         super().__init__()
  7.         self.dim = dim
  8.         self.num_heads = num_heads
  9.         self.window_size = window_size
  10.         self.head_dim = dim // num_heads
  12.         # 定义QKV投影与输出投影
  13.         self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
  14.         self.proj = nn.Linear(dim, dim)
  16.         # 相对位置编码表
  17.         coords = torch.arange(window_size[0])
  18.         relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :]
  19.         relative_coords += window_size[0] - 1  # 转换为非负索引
  20.         self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)
  22.     def forward(self, x, mask=None):
  23.         # x: [B, N, C], N = H*W
  24.         B, N, C = x.shape
  25.         qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, self.head_dim).permute(2, 0, 3, 1, 4)
  26.         q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # [B, num_heads, N, head_dim]
  28.         # 计算注意力分数
  29.         attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (self.head_dim ** -0.5)
  31.         # 添加相对位置偏置（简化版）
  32.         relative_pos_bias = torch.zeros(
  33.             (1, self.num_heads, N, N), device=x.device
  34.         )  # 实际实现需预先计算偏置表
  35.         attn = attn + relative_pos_bias
  37.         # 软最大与加权求和
  38.         attn = attn.softmax(dim=-1)
  39.         x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
  40.         return self.proj(x)

关键点：

  • 窗口内计算复杂度为O(window_size^2)，远低于全局注意力的O(H^2*W^2)。
  • 相对位置编码通过查表实现，避免直接计算所有位置对。

2. 滑动窗口机制实现

  1. class SwinTransformerBlock(nn.Module):
  2.     def __init__(self, dim, num_heads, window_size, shift_size):
  3.         super().__init__()
  4.         self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
  5.         self.attn = WindowAttention(dim, num_heads, window_size)
  6.         self.shift_size = shift_size
  8.     def forward(self, x):
  9.         B, H, W, C = x.shape
  10.         x = x.view(B, H * W, C)
  12.         # 常规窗口注意力（偶数层）
  13.         if self.shift_size == 0:
  14.             x = x + self.attn(self.norm1(x))
  15.         else:  # 滑动窗口注意力（奇数层）
  16.             # 1. 循环移位窗口
  17.             shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2))
  18.             # 2. 应用窗口注意力
  19.             attn_out = self.attn(self.norm1(shifted_x.view(B, H*W, C)))
  20.             # 3. 反向移位恢复位置
  21.             attn_out = torch.roll(attn_out.view(B, H, W, C), shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2))
  22.             x = x + attn_out.view(B, H*W, C)
  24.         return x

优化技巧：

  • 使用torch.roll实现高效窗口滑动，避免显式填充。
  • 交替使用常规窗口与滑动窗口，平衡计算效率与信息交互。

3. 层次化架构搭建

  1. class SwinTransformer(nn.Module):
  2.     def __init__(self, stages=[2, 2, 6, 2], dims=[96, 192, 384, 768], num_classes=1000):
  3.         super().__init__()
  4.         self.stages = nn.ModuleList()
  5.         prev_dim = 64  # 假设输入通道为64（如RGB三通道叠加位置编码）
  7.         for i in range(len(stages)):
  8.             stage = nn.ModuleList([
  9.                 SwinTransformerBlock(
  10.                     dim=dims[i],
  11.                     num_heads=dims[i] // 64,
  12.                     window_size=7 if i < 2 else 14,  # 浅层窗口小，深层窗口大
  13.                     shift_size=3 if (j % 2 == 0) else 0  # 交替滑动
  14.                 ) for j in range(stages[i])
  15.             ])
  16.             self.stages.append(stage)
  18.             # 层间下采样（通过卷积实现）
  19.             if i < len(stages) - 1:
  20.                 self.stages.append(
  21.                     nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2)
  22.                 )
  24.     def forward(self, x):
  25.         # 假设x为[B, 3, H, W]的输入图像
  26.         for i, stage in enumerate(self.stages):
  27.             if isinstance(stage, nn.Conv2d):  # 下采样层
  28.                 x = stage(x)
  29.             else:  # Transformer块
  30.                 for block in stage:
  31.                     # 需将x展平为[B, H*W, C]并处理窗口
  32.                     pass  # 实际实现需补充细节
  33.         return x

架构设计原则：

  • 浅层使用小窗口（如7x7）捕捉局部细节，深层使用大窗口（如14x14）建模全局关系。
  • 层间通过步长卷积实现2倍下采样，逐步降低分辨率同时提升通道数。

三、训练与部署优化建议

1. 训练技巧

  • 数据增强：采用RandomResizedCrop、ColorJitter等增强方式，提升模型鲁棒性。
  • 学习率调度：使用余弦退火策略，初始学习率设为1e-3，最小学习率设为1e-6。
  • 混合精度训练：启用FP16训练，减少显存占用并加速计算（需支持TensorCore的GPU）。

2. 部署优化

  • 模型量化：将权重与激活值量化为INT8，推理速度提升3-4倍，精度损失可控。
  • 算子融合：合并LayerNorm与线性层，减少内存访问次数。
  • 动态批处理：根据输入分辨率动态调整批大小，最大化GPU利用率。

四、行业应用与扩展方向

Swin-Transformer已广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等领域。例如：

  • 医学影像分析：通过调整窗口大小适配高分辨率CT/MRI图像。
  • 视频理解：扩展为3D窗口注意力，处理时空信息。
  • 轻量化设计：结合MobileNet思想，设计适用于移动端的Swin-Tiny变体。

开发者可基于开源代码（如官方PyTorch实现）进一步探索：

  1. 自定义窗口划分策略（如非矩形窗口）。
  2. 结合CNN与Transformer的混合架构。
  3. 探索自监督预训练任务（如MAE风格的重构任务）。

通过深入理解Swin-Transformer的代码实现与优化技巧，开发者能够更高效地将其应用于实际业务场景，平衡精度与效率的需求。

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