Swin Transformer：基于移位窗口的分层视觉Transformer解析

2026年1月8日 互联网

一、背景与问题：传统视觉Transformer的局限性

在自然语言处理领域，Transformer通过自注意力机制实现了对长序列依赖的高效建模，但在计算机视觉任务中直接应用时面临三大挑战：

  1. 计算复杂度与分辨率的矛盾：全局自注意力计算复杂度为O(N²)，其中N为像素或patch数量。当处理高分辨率图像（如224×224）时，若将图像划分为16×16的patch，则N=196，全局注意力需计算196²≈3.8万次交互，显存消耗和计算量剧增。
  2. 多尺度特征缺失：卷积神经网络（CNN）通过堆叠卷积层和池化层自然形成金字塔特征（如从浅层到深层的特征图分辨率逐渐降低），而标准Transformer的单一尺度特征难以直接适配目标检测、分割等需要多尺度信息的任务。
  3. 局部交互能力不足：自注意力虽能建模全局关系，但在视觉任务中，局部邻域内的像素相关性（如边缘、纹理）往往比全局关系更重要，而标准Transformer缺乏显式的局部性约束。

二、Swin Transformer的核心设计：分层结构与移位窗口

为解决上述问题，Swin Transformer提出了两个关键创新：

1. 分层结构：多尺度特征建模

Swin Transformer采用类似CNN的分层架构，通过逐步合并patch实现特征图分辨率的降低和感受野的扩大。具体分为四个阶段：

  • 阶段1：输入图像划分为4×4的小patch（默认步长4），每个patch视为一个token，通过线性嵌入层映射为C维向量，形成特征图H/4×W/4×C。
  • 阶段2-4：每个阶段包含一个patch合并层（Patch Merging）和多个Swin Transformer块。patch合并层将相邻2×2的patch拼接并降维（如通过线性层将4C维压缩为2C维），使特征图分辨率减半（H/8×W/8→H/16×W/16→H/32×W/32），同时通道数翻倍，形成多尺度特征金字塔。

2. 移位窗口自注意力（Shifted Window Attention）

传统Transformer的全局自注意力在分层结构中会导致计算量爆炸。Swin Transformer引入窗口自注意力（Window Attention, W-MSA）和移位窗口自注意力（Shifted Window Attention, SW-MSA），将计算限制在局部窗口内：

  • 窗口划分：将特征图划分为不重叠的M×M窗口（如7×7），每个窗口内独立计算自注意力。例如，对于H/4×W/4×C的特征图，若窗口大小为7×7，则窗口数量为(H/4÷7)×(W/4÷7)，每个窗口内的计算复杂度为O(M²C)，远低于全局注意力的O(HWC²)。
  • 移位窗口：为促进跨窗口信息交互，在相邻Swin Transformer块中交替使用规则窗口划分和移位窗口划分。例如，第L层使用规则窗口，第L+1层将窗口向右下移动(⌊M/2⌋, ⌊M/2⌋)个像素，使原本被窗口分割的邻域重新组合，从而在不增加计算量的前提下实现跨窗口连接。

三、技术实现细节与优势

1. 计算效率优化

  • 相对位置编码：与绝对位置编码不同，Swin Transformer使用相对位置偏置（Relative Position Bias），仅需存储窗口内像素对的相对位置参数（如7×7窗口需49个参数），显著减少参数量。
  • 循环移位填充：在窗口划分时，若特征图尺寸不能被窗口大小整除，通过循环移位填充（Cyclic Shift）避免引入额外计算。例如，对H/4×W/4特征图使用7×7窗口时，若H/4或W/4不是7的倍数，将特征图边缘像素循环移动至另一侧，确保完整窗口划分。

2. 多尺度特征融合

分层结构使Swin Transformer能直接输出多尺度特征图（如H/8×W/8、H/16×W/16、H/32×W/32），适配目标检测（如Faster R-CNN）、分割（如UperNet）等任务。例如，在目标检测中，浅层特征用于定位小目标，深层特征用于分类大目标。

3. 局部性与全局性的平衡

移位窗口机制在保持局部计算效率的同时，通过交替移位实现近似全局的交互。实验表明，Swin Transformer在ImageNet分类任务上达到87.3%的Top-1准确率，在COCO目标检测任务上达到58.7 box AP，均优于同期视觉Transformer模型。

四、代码实现示例（PyTorch风格）

以下为Swin Transformer块的核心代码逻辑：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  4. class WindowAttention(nn.Module):
  5.     def __init__(self, dim, window_size, num_heads):
  6.         super().__init__()
  7.         self.dim = dim
  8.         self.window_size = window_size
  9.         self.num_heads = num_heads
  10.         # 相对位置编码表
  11.         self.relative_position_bias = nn.Parameter(
  12.             torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads))
  14.     def forward(self, x, mask=None):
  15.         B, N, C = x.shape
  16.         qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
  17.         q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # (B, num_heads, N, C/h)
  19.         # 计算注意力分数
  20.         attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale
  21.         # 添加相对位置偏置
  22.         relative_position_index = self.get_relative_position_index()
  23.         attn = attn + self.relative_position_bias[relative_position_index].view(
  24.             B, self.num_heads, N, N)
  26.         # 后续softmax、v加权等操作...
  27.         return output
  29. class SwinTransformerBlock(nn.Module):
  30.     def __init__(self, dim, window_size, shift_size=0):
  31.         super().__init__()
  32.         self.window_size = window_size
  33.         self.shift_size = shift_size
  34.         self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
  35.         self.attn = WindowAttention(dim, window_size)
  36.         # 若shift_size>0，则使用移位窗口注意力
  37.         if shift_size > 0:
  38.             self.attn = ShiftedWindowAttention(dim, window_size, shift_size)
  39.         self.norm2 = nn.LayerNorm(dim)
  40.         self.mlp = nn.Sequential(nn.Linear(dim, dim*4), nn.GELU(), nn.Linear(dim*4, dim))
  42.     def forward(self, x):
  43.         # 规则窗口或移位窗口处理
  44.         x = x + self.attn(self.norm1(x))
  45.         x = x + self.mlp(self.norm2(x))
  46.         return x

五、应用场景与最佳实践

  1. 高分辨率图像任务：在医学影像分析、遥感图像处理等场景中，Swin Transformer的分层结构可有效处理大尺寸图像，避免显存爆炸。
  2. 多任务学习：通过调整各阶段输出特征图的维度和数量，可同时适配分类、检测、分割任务，实现参数共享。
  3. 部署优化：在移动端或边缘设备上，可减少阶段数量（如从4阶段减至3阶段）或缩小窗口大小（如从7×7减至5×5），以平衡精度与速度。

六、总结与展望

Swin Transformer通过分层结构和移位窗口机制，在保持Transformer全局建模能力的同时，解决了视觉任务中的计算效率、多尺度融合和局部交互问题。其设计思想为后续视觉Transformer模型（如CSWin Transformer、Twins）提供了重要参考。随着硬件算力的提升和算法优化，Swin Transformer有望在更多实时视觉应用中落地。

最新文章