transformer用于语义分割

Transformer模型在自然语言处理领域中非常成功，但通常用于任务如机器翻译、文本分类和问答等。对于语义分割这种图像分割任务，通常使用的是卷积神经网络（CNN）和编码-解码结构，而不是Transformer模型。

语义分割旨在将图像中的每个像素标记为特定的语义类别。常用的语义分割模型有U-Net、FCN和DeepLab等，它们通常基于卷积神经网络的编码器-解码器架构，用于提取图像特征和生成分割结果。

而Transformer模型主要关注于处理序列数据，通过自注意力机制捕捉序列中的上下文信息。它在处理长序列和捕捉全局依赖关系方面表现出色。因此，Transformer模型较少被应用于图像分割任务，而更适用于处理自然语言任务。