ViT中的上采样和下采样—

ViT中的上采样和下采样——patch merge

在视觉Transformer（Vision Transformer，ViT）中，上采样和下采样通常指的是在不同层之间调整特征图的空间分辨率，以便在不同层次上捕获图像的不同尺度的信息。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

1.下采样（Downsampling）：
在ViT中，通常使用池化操作来实现下采样，减小特征图的空间分辨率。这有助于提取图像中的全局信息，并减少计算负担。
通常，在ViT的初始输入部分，会使用一些池化操作或步幅大的卷积来减小图像的空间维度，以便更有效地进行自注意力计算。

2.上采样（Upsampling）：
在解码器部分，或者在输出部分，可能需要上采样来恢复图像的空间分辨率。这可以通过插值等方法实现。
由于ViT并没有明确的解码器结构，而是通过全局自注意力来处理整个图像，因此上采样的操作可能不像传统的卷积神经网络那样明显。

总体而言，ViT中的上采样和下采样主要是通过池化和插值等操作来实现的，以在不同层次上处理输入图像的尺度信息。这有助于使模型能够同时捕获全局和局部的视觉信息。在一些变体中，可能会使用多尺度的注意力机制，以更好地处理不同尺度的信息。

在ViT中，下采样可以是使用patch merge。如下图所示。4倍的下采样变成8倍下采样。原本的特征图的大小（h，w，c），变成了（h/2, w/2, 2c）。图片单位大小变小了4倍，通道数变大了两倍。

Swin Transformer之PatchMerging原理及源码_python_白话先生-华为云开发者联盟 (csdn.net)https://huaweicloud.csdn.net/63807236dacf622b8df886aa.html#:~:text=Patch%20Merging%E5%B1%82%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%B8%8B%E9%87%87%E6%A0%B7%E3%80%82%20%E8%AF%A5%E6%A8%A1%E5%9D%97%E7%9A%84%E4%BD%9C%E7%94%A8%E6%98%AF%E5%81%9A%E9%99%8D%E9%87%87%E6%A0%B7%EF%BC%8C%E7%94%A8%E4%BA%8E%E7%BC%A9%E5%B0%8F%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87%EF%BC%8C%E8%B0%83%E6%95%B4%E9%80%9A%E9%81%93%E6%95%B0%20%E8%BF%9B%E8%80%8C%E5%BD%A2%E6%88%90%E5%B1%82%E6%AC%A1%E5%8C%96%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%EF%BC%8C%E5%90%8C%E6%97%B6%E4%B9%9F%E8%83%BD%E8%8A%82%E7%9C%81%E4%B8%80%E5%AE%9A%E8%BF%90%E7%AE%97%E9%87%8F%E3%80%82%20%E5%9C%A8CNN%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E5%88%99%E6%98%AF%E5%9C%A8%E6%AF%8F%E4%B8%AAStage%E5%BC%80%E5%A7%8B%E5%89%8D%E7%94%A8stride%3D2%E7%9A%84%E5%8D%B7%E7%A7%AF%2F%E6%B1%A0%E5%8C%96%E5%B1%82%E6%9D%A5%E9%99%8D%E4%BD%8E%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87%E3%80%82,patch%20Merging%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%B1%BB%E4%BC%BC%E4%BA%8E%E6%B1%A0%E5%8C%96%E7%9A%84%E6%93%8D%E4%BD%9C%EF%BC%8C%E4%BD%86%E6%98%AF%E6%AF%94Pooling%E6%93%8D%E4%BD%9C%E5%A4%8D%E6%9D%82%E4%B8%80%E4%BA%9B%E3%80%82%20%E6%B1%A0%E5%8C%96%E4%BC%9A%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E4%BF%A1%E6%81%AF%EF%BC%8Cpatch%20Merging%E4%B8%8D%E4%BC%9A%E3%80%82%20%E6%AF%8F%E6%AC%A1%E9%99%8D%E9%87%87%E6%A0%B7%E6%98%AF%E4%B8%A4%E5%80%8D%EF%BC%8C%E5%9B%A0%E6%AD%A4%E5%9C%A8%E8%A1%8C%E6%96%B9%E5%90%91%E5%92%8C%E5%88%97%E6%96%B9%E5%90%91%E4%B8%8A%EF%BC%8C%E6%8C%89%E4%BD%8D%E7%BD%AE%E9%97%B4%E9%9A%942%E9%80%89%E5%8F%96%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%8C%E6%8B%BC%E6%88%90%E6%96%B0%E7%9A%84patch%EF%BC%8C%E5%86%8D%E6%8A%8A%E6%89%80%E6%9C%89patch%E9%83%BDconcat%E8%B5%B7%E6%9D%A5%E4%BD%9C%E4%B8%BA%E4%B8%80%E6%95%B4%E4%B8%AA%E5%BC%A0%E9%87%8F%EF%BC%8C%E6%9C%80%E5%90%8E%E5%B1%95%E5%BC%80%E3%80%82