maskformer出现后，有没有新的语义分割和实例分割论文创新点或方向？

Maskformer是一种基于Transformer架构的语义分割模型，它可以将一张图像中的每个像素分配一个类别标签。它在许多语义分割任务上取得了领先的性能，但它并没有直接提出任何新的创新点或方向。

然而，Maskformer的成功启发了一些新的语义分割和实例分割的研究方向，其中一些方向包括：

1. 结合自监督学习：研究人员开始探索如何利用自监督学习的方法来提高语义分割和实例分割的性能，例如使用图像重构或像素预测任务来训练模型。

2. 结合注意力机制：Maskformer的成功启发了更多的研究人员使用注意力机制来提高语义分割和实例分割的性能。这些方法使用注意力机制来自适应地聚焦于不同区域，以提高分割的准确性。

3. 跨域分割：研究人员开始探索如何将语义分割和实例分割应用于不同的领域和数据集，例如医学图像、卫星图像等。这需要模型具备更好的泛化性能。

总之，Maskformer虽然没有直接提出新的创新点或方向，但它的成功促进了语义分割和实例分割领域的进一步发展和创新。