传统的语义分割任务和基于Transformer的语义分割任务存在的问题

传统的语义分割任务通常采用基于CNN的模型，这种模型需要处理大量的像素，并且难以处理长距离的依赖关系。而基于Transformer的语义分割任务可以更好地处理长距离的依赖关系，但是它需要大量的计算资源和更长的训练时间。此外，基于Transformer的语义分割任务还存在着一些技术挑战，如如何有效地对序列进行建模以及如何处理不同尺度和多分辨率的输入。