transformer语义分割形象过程

Transformer语义分割的形象过程如下：

1. 输入图像被送入一个预训练的卷积神经网络（如ResNet），提取出图像的特征。
2. 特征图被送入一个Encoder-Decoder结构的Transformer模型中。
3. Encoder部分将特征图编码成一系列的键值对，Decoder部分将这些键值对与之前的预测结果结合起来，生成新的预测结果。
4. 重复步骤3，直到得到最终的预测结果。
5. 预测结果被转换成分割图像，即每个像素点被分配一个类别标签。

在这个过程中，Transformer模型通过自注意力机制来捕捉图像中不同区域之间的关系，从而提高了分割的准确性和效率。