Swin Transformer 中的 shift window attention

1.首先我们拿一幅8*8的图，window size（窗口大小）设置为4*4，本文中每个不同的颜色对应不同的区域块。

将一幅8*8的图片，运用4*4的window size 分为四个窗口，在swin transformer第一层的W-MSA即上图的四块自身进行MSA（Multi head self attention），这个比较好理解，重点是在第二层的SW-MSA。

2.SW-MSA（shift window Multi head self attention）

当运用window size = 4*4 ，siift window = 2*2时，window窗口向左移位2个像素的同时向下移位2个像素，图像分块将从原本的4块，变成了9块，如下图所示，为了减少快增多从而导致计算量的增大，本文运用了可谓是非常大的一个亮点，SW-MSA。

可以看到此时图像被分成了9块，为了恢复成4块，文章运用torch.roll函数将第0维和第1维的前两维数据进行移位。

torch.roll(x, (-1 , -1),(1 , 1))#将第一维数据向前移动两个维度

torch.roll(x, (-1 , -1),(0 , 0))#第0维数据向前移位两个维度

此时将移位后的再当作4块，

1是一个窗口，2和3组合成一个窗口，4和7组合成一个窗口，5、6、8、9组合成一个窗口，分别进行四个窗口的自注意力计算。

3.新生成的四个窗口，在每个窗口再做自己窗口的自注意力机制。

第一个窗口对1做自注意力机制，第二个窗口的4和7只对自己做自注意力机制，填充的是对应自注意力，未填充的是4和7，7和4的注意力机制，我们将它mask掉，不进行向下计算，剩余两个模块类似的作用，填充的代表自注意力，未填充的是不同模块的注意力，选择mask掉。

至此，这就是W-MSA和SW-MSA的区别注意力机制。

谢谢大家的分享。