vision transformer 用于语义分割

Vision Transformer被用于语义分割是通过结合SETR（Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspectivewith Transformers）方法来实现的。SETR是基于Transformer的语义分割模型，它采用了Vision Transformer来对图像进行编码和特征提取，然后使用Transformer的解码器来生成语义分割结果。

在Vision Transformer中，图像被分割成固定大小的图块，每个图块被表示为一个向量序列。通过将图块的向量序列输入到Transformer的编码器中，Vision Transformer能够捕捉到图像中的全局和局部的特征信息。

使用Transformer的解码器来生成语义分割结果的过程是，在编码器输出的基础上，通过自注意力机制（Self-Attention）和多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）对特征进行融合和调整，然后将调整后的特征映射到语义分割结果的空间中。这样，Vision Transformer可以将图像的不同区域和像素之间的语义关系进行建模，从而实现语义分割的目标。

总结起来，Vision Transformer用于语义分割的过程是通过将图像分块并使用编码器提取特征，然后使用Transformer的解码器对特征进行调整和融合，最后生成语义分割结果。这种方法结合了Transformer在序列建模方面的优势和Vision Transformer在图像编码方面的优势，能够在语义分割任务中取得较好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [语义分割系列26-VIT+SETR——Transformer结构如何在语义分割中大放异彩](https://blog.csdn.net/yumaomi/article/details/125676811)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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