transformer 实例分割

Transformer 实例分割是一种利用 Transformer 模型进行图像分割的方法。实例分割是计算机视觉领域中的一个任务，旨在将图像中的每个像素分配给相应的对象实例，并为每个实例生成一个边界框。

传统的实例分割方法通常基于卷积神经网络 (CNN) 架构，如 Mask R-CNN。然而，由于 Transformer 模型在自然语言处理领域的成功，研究人员开始尝试将 Transformer 应用于计算机视觉任务，包括实例分割。

在使用 Transformer 进行实例分割时，可以利用其自注意力机制来捕捉全局上下文信息。一种常见的方法是将图像划分为一组固定大小的区域（称为重叠区域或滑动窗口），将每个区域作为 Transformer 的输入，并利用 Transformer 模型对每个区域进行特征提取和预测。然后，可以使用后处理技术来合并重叠区域，生成最终的实例分割结果。

另一种方法是使用自回归式 Transformer，将图像中的每个像素作为序列输入，利用自注意力机制来建模全局上下文，并通过预测每个像素的分类标签和边界框来进行实例分割。

这些方法仍处于研究阶段，尚未在实际应用中得到广泛采用。然而，它们展示了将 Transformer 应用于实例分割任务的潜力，并为进一步的研究提供了方向。