基于pytorch的segformer

Segformer是一种基于Transformers的语义分割模型，由中科院自动化研究所提出。它采用自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息，同时使用深度可分离卷积来减少参数数量和计算开销。

下面是一个基于PyTorch的Segformer的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
from einops.layers.torch import Rearrange

class Segformer(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes, hidden_size=256, num_layers=8, num_heads=8):
        super().__init__()
        
        self.num_classes = num_classes
        
        # Encoder
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, hidden_size, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(hidden_size),
            nn.ReLU(inplace=True),
            Rearrange('b c h w -> b (h w) c'),
        )
        
        # Transformer
        self.transformer_layers = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_size, nhead=num_heads)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        
        # Decoder
        self.decoder = nn.Sequential(
            Rearrange('b (h w) c -> b c h w', h=int((256*256)/(2**(2*num_layers)))),
            nn.Conv2d(hidden_size, num_classes, kernel_size=1),
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        
        for transformer_layer in self.transformer_layers:
            x = transformer_layer(x)
        
        x = self.decoder(x)
        
        x = F.interpolate(x, scale_factor=2**(2*self.num_layers), mode='bilinear', align_corners=True)
        
        return x

在这个示例代码中，我们使用了一个简单的卷积层作为Encoder，以及一系列TransformerEncoderLayer作为Transformer。Decoder部分使用了一个Conv2d层和一个缩放层来将结果变回原始图像大小。

你可以根据你的需求调整模型的超参数，例如hidden_size、num_layers和num_heads。另外，为了更好的性能，你也可以使用预训练的Transformer模型来初始化模型参数。