Swin Transformer架构与代码实现全解析

2026年1月8日 互联网

Swin Transformer架构与代码实现全解析

近年来，视觉Transformer（ViT）系列模型在计算机视觉领域引发了革命性变革，其中Swin Transformer以其独特的层次化设计和高效的窗口注意力机制脱颖而出。该模型通过引入滑动窗口（Shifted Window）策略，在保持长程依赖建模能力的同时，显著降低了计算复杂度，使其在图像分类、目标检测等任务中展现出卓越性能。本文将从架构设计、核心模块实现、代码实践三个维度进行系统性解析。

一、架构设计：层次化与局部性平衡

1.1 层次化特征提取

Swin Transformer突破了传统ViT的单阶段特征提取模式，采用类似CNN的四级金字塔结构（4×, 8×, 16×, 32×下采样率）。每个阶段通过Patch Merging层实现特征图尺寸缩减和通道数扩展，例如将2×2相邻patch的嵌入向量拼接后通过线性层降维，形成层次化特征表示。这种设计使得模型能够同时捕捉局部细节和全局语义，适配不同尺度的下游任务。

1.2 窗口多头自注意力（W-MSA）

核心创新在于将全局自注意力限制在局部窗口内。假设输入特征图划分为M×M个不重叠窗口，每个窗口内独立计算自注意力。对于224×224输入图像，若采用7×7窗口，计算量从全局的(H/4×W/4)^2降至M^2×(HW/M^2)=HW，复杂度从O(N^2)降为O(N)，其中N=HW/16^2为token数量。

1.3 滑动窗口机制（SW-MSA）

为解决窗口间信息隔离问题，引入滑动窗口策略。当前层的窗口相对于前一层向右下移动(⌊M/2⌋,⌊M/2⌋)个像素，使得相邻窗口存在重叠区域。通过循环移位（Cyclic Shift）操作实现高效计算：将特征图边缘部分循环移动至对侧，保持窗口内token连续性，计算完注意力后再反向移位恢复空间关系。

二、核心模块实现解析

2.1 Patch Embedding层实现

  1. class PatchEmbed(nn.Module):
  2.     def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96):
  3.         super().__init__()
  4.         self.img_size = img_size
  5.         self.patch_size = patch_size
  6.         self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, 
  7.                               kernel_size=patch_size, 
  8.                               stride=patch_size)
  10.     def forward(self, x):
  11.         # x: [B, C, H, W]
  12.         x = self.proj(x)  # [B, embed_dim, H/patch_size, W/patch_size]
  13.         x = x.flatten(2).transpose(1, 2)  # [B, num_patches, embed_dim]
  14.         return x

该模块通过步长卷积实现空间下采样和通道扩展，将224×224图像转换为56×56个4×4大小的patch嵌入向量。

2.2 窗口划分与注意力计算

  1. def window_partition(x, window_size):
  2.     # x: [B, H, W, C]
  3.     B, H, W, C = x.shape
  4.     x = x.view(B, H // window_size, window_size, 
  5.                W // window_size, window_size, C)
  6.     windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous()
  7.     windows = windows.view(-1, window_size, window_size, C)
  8.     return windows  # [num_windows*B, window_size, window_size, C]
  10. class WindowAttention(nn.Module):
  11.     def __init__(self, dim, num_heads, window_size):
  12.         self.dim = dim
  13.         self.window_size = window_size
  14.         self.num_heads = num_heads
  15.         self.scale = (dim // num_heads) ** -0.5
  17.     def forward(self, x, mask=None):
  18.         B, N, C = x.shape
  19.         qkv = (x * self.scale).view(B, N, self.num_heads, C//self.num_heads).transpose(1,2)
  20.         attn = (qkv @ qkv.transpose(-2,-1))  # [B, num_heads, N, N]
  21.         if mask is not None:
  22.             attn = attn + mask
  23.         attn = attn.softmax(dim=-1)
  24.         x = (attn @ qkv).transpose(1,2).reshape(B, N, C)
  25.         return x

通过window_partition函数将特征图划分为不重叠窗口，WindowAttention模块在窗口内计算多头自注意力，mask参数用于处理滑动窗口时的边界条件。

2.3 滑动窗口实现技巧

  1. def get_relative_position_index(window_size):
  2.     coords = torch.stack(torch.meshgrid(
  3.         torch.arange(window_size), 
  4.         torch.arange(window_size)
  5.     )).flatten(1)
  6.     relative_coords = coords[:, :, None] - coords[:, None, :]
  7.     relative_position_index = relative_coords.sum(-1)
  8.     return relative_position_index
  10. class ShiftedWindowAttention(WindowAttention):
  11.     def __init__(self, dim, num_heads, window_size, shift_size):
  12.         super().__init__(dim, num_heads, window_size)
  13.         self.shift_size = shift_size
  14.         self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
  15.             torch.zeros((2*window_size-1)*(2*window_size-1), num_heads))
  17.     def forward(self, x, attn_mask):
  18.         # 循环移位
  19.         shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1,2))
  20.         # 计算注意力
  21.         attn = super().forward(shifted_x)
  22.         # 反向移位恢复空间关系
  23.         attn = torch.roll(attn, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1,2))
  24.         return attn

通过torch.roll实现特征图的循环移位，结合预计算的相对位置编码表，在保持计算效率的同时实现跨窗口信息交互。

三、代码实践与优化建议

3.1 完整模型构建

  1. class SwinTransformer(nn.Module):
  2.     def __init__(self, stages=[2,2,6,2], embed_dims=[96,192,384,768]):
  3.         super().__init__()
  4.         self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dims[0])
  5.         self.stages = nn.ModuleList()
  6.         for i in range(len(stages)):
  7.             self.stages.append(
  8.                 nn.Sequential(
  9.                     *[SwinTransformerBlock(
  10.                         embed_dim=embed_dims[i],
  11.                         window_size=7 if i<2 else 14,
  12.                         shift_size=3 if i<2 else 7
  13.                     ) for _ in range(stages[i])]
  14.                 )
  15.             )
  16.             if i < len(stages)-1:
  17.                 self.stages.append(PatchMerging(embed_dims[i], embed_dims[i+1]))
  19.     def forward(self, x):
  20.         x = self.patch_embed(x)
  21.         for layer in self.stages:
  22.             x = layer(x)
  23.         return x

3.2 训练优化技巧

  1. 混合精度训练：使用torch.cuda.amp自动混合精度，在保持数值稳定性的同时加速训练
  2. 梯度累积：对于显存有限的场景，通过多次前向传播累积梯度后再更新参数
  3. 数据增强组合：采用RandomResizedCrop+RandomHorizontalFlip+ColorJitter的增强策略，提升模型泛化能力
  4. 学习率调度：使用余弦退火策略，初始学习率设为5e-4，配合线性warmup（前5个epoch）

3.3 部署注意事项

  1. 模型量化：采用动态量化（torch.quantization.quantize_dynamic）可将模型体积压缩4倍，推理速度提升2-3倍
  2. 算子融合：将LayerNorm+GELU等连续操作融合为单个CUDA核，减少内存访问开销
  3. TensorRT加速：通过ONNX导出后使用TensorRT优化，在GPU上可获得5-8倍加速

四、性能对比与适用场景

在ImageNet-1K数据集上，Swin-Base模型达到83.5%的Top-1准确率，计算量仅为ViT-Large的1/4。其层次化设计使其特别适合：

  • 需要多尺度特征的目标检测任务（如COCO数据集）
  • 计算资源受限的边缘设备部署
  • 高分辨率图像输入场景（如医学图像分析）

相较于传统CNN，Swin Transformer在长程依赖建模上具有优势，但在小数据集上易过拟合，建议数据量少于10万张时采用预训练+微调策略。

五、总结与展望

Swin Transformer通过创新的窗口注意力机制和层次化设计，成功将Transformer架构迁移至密集预测任务，其设计理念已被后续的Twins、CSWin等模型继承发展。未来研究方向包括：

  1. 动态窗口大小自适应调整
  2. 与CNN的混合架构设计
  3. 3D视觉领域的扩展应用

开发者在实现时需特别注意窗口划分的边界处理和相对位置编码的预计算策略，合理选择模型规模（Tiny/Small/Base）以平衡精度与效率。

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