详解Swin Transformer核心实现,经典模型也能快速调优

Swin Transformer是一种基于Transformer结构的图象分类模型，其核心实现主要有以下因素有哪些：
1. 分块式图片处理：Swin Transformer将输入图片分为多个非堆叠的小块，每一个小块称为一个局部窗格。然后通过局部窗格之间的相对位置关系来建立全局特点。
2. 局部窗格交互：在每一个局部窗格内，Swin Transformer使用普通的Transformer结构进行特点提取。这里的Transformer结构包括多层的自注意力机制（self-attention）和全连接层。
3. 跨窗格交互：为了建立全局特点，Swin Transformer引入了窗格间的相对位置编码。在每一个窗格的特点上，通过使用窗格间的相对位置编码，实现窗格之间的相互交互。
4. 分层的Transformer结构：为了处理区分层次的特点，Swin Transformer使用了分层的Transformer结构。具体来讲，每层的特点被分为若干个分组，每一个分组内的特点只与同一分组内的特点进行交互。然后，对每一个分组，都有一个局部窗格交互和一个跨窗格交互步骤。
5. 多尺度特点融会：为了处理区分尺度的特点，Swin Transformer引入了多尺度特点融会机制。具体来讲，Swin Transformer通过将区分层的特点进行上采样和下采样，然后将它们进行拼接，实现多尺度特点的融会。
除以上核心实现，Swin Transformer还有一些经典模型调优的方法：
1. 预训练：Swin Transformer可使用大范围无标签的图象数据进行预训练。预训练可以帮助模型学习通用的图象特点，提高模型在图象分类任务上的表现。
2. 数据增强：为了增加数据的多样性，可使用各种数据增强方法，如随机裁剪、翻转、旋转等。
3. 学习率调度：Swin Transformer可使用学习率调度策略来优化模型的训练进程。例如，可使用学习率衰减、warm-up等策略来提高模型的性能。
4. 模型集成：可以将多个Swin Transformer模型进行集成，通过对它们的预测进行平均或投票来得到更准确的结果。
总之，Swin Transformer通过分块式图片处理、局部窗格交互、跨窗格交互、分层的Transformer结构和多尺度特点融会等核心实现，和预训练、数据增强、学习率调度和模型集成等经典模型调优方法，能够快速调优经典模型，并在图象分类任务上获得较好的性能。