### 层次化特征映射 (Hierarchical Feature Maps) 的原理 层次化特征映射是一种用于计算机视觉领域的方法，旨在通过多尺度分析捕捉图像中的复杂模式。这种方法通常涉及多个阶段，在每个阶段逐步减少空间分辨率并增加通道数量，从而形成具有不同抽象级别的表示。 在具体实现上，Swin Transformer 使用了四个 Stage 来构建不同大小的特征图[^3]。除了第一个 Stage 采用线性嵌入（Linear Embedding）层之外，其余三个 Stage 都是从 Patch Merging 层开始，该层负责执行下采样的操作。随后会反复堆叠 Swin Transformer Blocks，这些 block 中交替运用窗口多头自注意力机制（W-MSA）和移位窗口多头自注意力机制（SW-MSA），以此增强模型对于局部性和全局性的感知能力。 这种设计使得每一级都能专注于特定范围内的信息处理，低级别侧重于细粒度细节，而高级别则更关注整体结构特性。这样的分层架构有助于提高目标检测、语义分割等任务的表现效果[^1]。 ```python class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.1): super().__init__() self.num_classes = num_classes self.patch_embed = PatchEmbed( img_size=img_size, patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim) dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] # 构建各个Stage self.stages = nn.Sequential(*[ SwinStage(dim=int(embed_dim * 2 ** i_layer), depth=depths[i_layer], num_heads=num_heads[i_layer], window_size=window_size, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[sum(depths[:i_layer]):sum(depths[:i_layer + 1])], attn_drop=attn_drop_rate) for i_layer in range(len(depths)) ]) ``` ### 应用场景 层次化特征映射广泛应用于多种计算机视觉任务： - **物体识别**：通过对输入图片进行多层次解析，能够有效区分背景与前景对象，并准确定位感兴趣区域。 - **实例分割**：利用各层级提供的丰富上下文线索，精确描绘出单个实体边界轮廓。 - **姿态估计**：借助金字塔式的特征表达方式，可同时兼顾人体关节位置预测及其相互关系的学习。