ViTDiT图像分割

ViTDiT（Vision Transformer with Dilated Convolutions and Transformers）是一种融合了Transformer架构和卷积神经网络（CNN）优势的图像分割模型。它将传统的卷积操作与Transformer的自注意力机制相结合，引入了膨胀卷积（dilated convolution）来提高模型对长程依赖的捕捉能力，同时保持较高的分辨率。

1. Transformer在图像分割中的应用：通常情况下，Transformer在自然语言处理领域表现出色，但在视觉任务中，由于其全局关注的特点，被用于处理更大的图像区域，以捕捉更多的上下文信息。

2. ViT（Vision Transformer）基础：ViTDiT基于ViT架构，但针对图像分割进行了优化，比如使用小的 Patch Embedding 将图像分割成更小的特征表示。

3. 膨胀卷积的作用：膨胀卷积通过增加卷积核的大小但保留步长为1，可以增加感受野而不会降低分辨率，这对于保持高分辨率下的细节信息非常重要。