语义分割transformer

回答: 语义分割中的Transformer主要有两种使用方式：基于patch的Transformer和基于query的Transformer。基于patch的Transformer是指将图像分割成小块(patch)，然后使用Transformer进行特征提取和分类。这种方法在语义分割任务中已经取得了一定的成果，比传统的CNN模型具有更强大的特征提取能力。一些基于patch的Transformer模型包括SETR和Segformer。\[1\]

对于语义分割任务，特征提取非常重要。虽然Transformer在分类任务上表现出比CNN更强大的特征提取能力，但在语义分割任务上仍存在一定的差距。因此，如何设计更适合分割任务的Transformer结构仍然是一个需要继续研究的问题。\[2\]

总结起来，语义分割中的Transformer模型可以通过基于patch或基于query的方式来应用。基于patch的方法将图像分割成小块进行特征提取，而基于query的方法则通过查询对象或掩码嵌入来实现分割任务。这些方法都在不同程度上提升了语义分割的性能。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [语义分割任务中的Transformer](https://blog.csdn.net/Zen_of_code/article/details/127307294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]