彻底搞懂Swin Transformer下采样核心：Patch Merging操作原理解析
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sw/Swin-Transformer 你是否在使用Swin Transformer时疑惑模型如何高效处理图像分辨率？是否想知道 hierarchical（层次化）特征是如何构建的？本文将聚焦Swin Transformer中最关键的下采样技术——Patch Merging操作，用3个步骤带你从原理到代码完全掌握这一核心技术。读完本文你将获得：
- 理解Patch Merging解决的计算机视觉核心痛点
- 掌握4通道合并的具体实现流程
- 学会通过配置文件调整下采样参数
- 能够分析该操作对模型性能的影响
为什么需要Patch Merging？
在传统的Transformer模型中，图像被分割为固定大小的patch后直接展平处理，这种扁平结构难以捕捉图像的层次化特征。而Swin Transformer通过引入Patch Merging（补丁合并） 操作，实现了类似CNN中的下采样功能，逐步构建多尺度特征图。
如上图所示，Swin Transformer通过4个Stage的递进处理，每个Stage都通过Patch Merging将特征图分辨率降低一半，通道数增加一倍，形成了类似CNN的金字塔特征结构。这种设计带来两个关键优势：
- 计算效率提升：高分辨率特征图通过下采样减少像素数量，降低后续计算量
- 多尺度特征表达：不同Stage的特征图对应不同感受野，能捕捉从局部到全局的视觉信息
Patch Merging的工作原理
Patch Merging操作在Swin Transformer的每个Stage末尾执行，具体实现位于PatchMerging类中。其核心思想是将特征图按2×2网格划分为非重叠区域，然后将每个区域的4个像素点的特征向量拼接起来，通过线性变换将通道数从4C降为2C，实现分辨率减半和通道数翻倍。
步骤1：特征图分块
假设输入特征图维度为 [B, H, W, C]，Patch Merging首先将特征图分成2×2的非重叠块：
x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # B H/2 W/2 C (左上角)
x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # B H/2 W/2 C (左下角)
x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # B H/2 W/2 C (右上角)
x3 = x[:, 1::2, 1::2, :] # B H/2 W/2 C (右下角)
这里使用Python切片操作0::2和1::2分别获取偶数行/列和奇数行/列，实现无重叠分块。
步骤2：通道维度拼接
将4个分块在通道维度拼接，形成4C维度的特征：
x = torch.cat([x0, x1, x2, x3], -1) # B H/2 W/2 4*C
x = x.view(B, -1, 4 * C) # 展平为 [B, (H/2)*(W/2), 4*C]
步骤3：特征降维
通过LayerNorm和线性层将4C通道降为2C，完成下采样：
x = self.norm(x) # LayerNorm归一化
x = self.reduction(x) # 线性层降维：4C → 2C
整个过程的维度变化如下：
输入: [B, H, W, C]
→ 分块后: 4个[B, H/2, W/2, C]
→ 拼接后: [B, H/2, W/2, 4C]
→ 展平后: [B, (H/2)(W/2), 4C]
→ 降维后: [B, (H/2)(W/2), 2C]
代码实现详解
Patch Merging的完整实现位于models/swin_transformer.py的PatchMerging类中：
class PatchMerging(nn.Module):
r""" Patch Merging Layer.
Args:
input_resolution (tuple[int]): Resolution of input feature.
dim (int): Number of input channels.
norm_layer (nn.Module, optional): Normalization layer. Default: nn.LayerNorm
"""
def __init__(self, input_resolution, dim, norm_layer=nn.LayerNorm):
super().__init__()
self.input_resolution = input_resolution
self.dim = dim
self.reduction = nn.Linear(4 * dim, 2 * dim, bias=False) # 4C→2C降维
self.norm = norm_layer(4 * dim) # 对拼接后的4C特征归一化
def forward(self, x):
"""
x: B, H*W, C
"""
H, W = self.input_resolution
B, L, C = x.shape
assert L == H * W, "输入特征尺寸不匹配"
assert H % 2 == 0 and W % 2 == 0, "输入尺寸必须为偶数"
x = x.view(B, H, W, C) # 重塑为 [B, H, W, C]
# 分块操作
x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # 左上角
x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # 左下角
x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # 右上角
x3 = x[:, 1::2, 1::2, :] # 右下角
x = torch.cat([x0, x1, x2, x3], -1) # 通道维度拼接
x = x.view(B, -1, 4 * C) # 展平空间维度
x = self.norm(x) # 归一化
x = self.reduction(x) # 降维
return x
在Swin Transformer模型中，每个Stage结束时会调用Patch Merging进行下采样。以基础配置为例，网络结构如下：
- Stage 1: 输入图像→Patch Embedding→4个Swin Block→Patch Merging
- Stage 2: 特征图分辨率减半→4个Swin Block→Patch Merging
- Stage 3: 特征图分辨率再减半→12个Swin Block→Patch Merging
- Stage 4: 特征图分辨率再减半→4个Swin Block→无下采样
配置文件中的Patch Merging参数
不同模型配置通过yaml文件定义，以Swin-Base为例：
# 模型基本参数
model:
type: SwinTransformer
img_size: 224
patch_size: 4
in_chans: 3
embed_dim: 128 # Stage 1输出通道数
depths: [2, 2, 18, 2] # 各Stage的Block数量
num_heads: [4, 8, 16, 32] # 各Stage的注意力头数
window_size: 7
mlp_ratio: 4.0
qkv_bias: True
qk_scale: None
drop_rate: 0.0
attn_drop_rate: 0.0
drop_path_rate: 0.1
其中与Patch Merging相关的参数变化规律：
- embed_dim: 初始嵌入维度（Stage 1输出通道）
- 每个Stage通过Patch Merging使通道数翻倍：128 → 256 → 512 → 1024
实际应用效果
Patch Merging操作使Swin Transformer能够构建层次化特征金字塔，在多个计算机视觉任务上取得优异性能：
| 任务 | 数据集 | 模型 | 精度 |
|---|---|---|---|
| 图像分类 | ImageNet-1K | Swin-Base | 83.5% Top-1 |
| 目标检测 | COCO | Swin-Large | 58.7% mAP |
| 语义分割 | ADE20K | Swin-Large | 49.0% mIoU |
这种下采样方式相比传统CNN的池化操作保留了更多细节信息，同时相比纯Transformer的固定分辨率处理大幅降低了计算复杂度。
总结与实践建议
Patch Merging作为Swin Transformer的核心创新点之一，通过简单高效的分块合并策略，解决了视觉Transformer的多尺度特征提取问题。在实际应用中：
-
模型选择：根据任务需求选择不同配置，如Swin-Tiny适合边缘设备，Swin-Large适合高性能场景
-
参数调整：若需修改下采样策略，可修改models/swin_transformer.py中的
PatchMerging类，如调整分块大小或降维比例 -
性能优化：通过配置
fused_window_process: True启用融合窗口处理，可加速包括Patch Merging在内的多个操作
掌握Patch Merging原理将帮助你更好地理解Swin Transformer的层次化设计思想，为模型调优和应用开发打下基础。更多技术细节可参考官方实现和论文原文。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
