超越transformer的语义分割

超越Transformer的语义分割方法有多种，其中一种是使用多路径Transformer结构。多路径Transformer是一种在语义分割任务中应用的改进型Transformer模型。它通过将不同大小的token embedding features输入到Transformer encoder中来捕捉多尺度的语义信息。此外，多路径Transformer还与局部特征卷积和全局到局部特征交互相结合，以进一步提高语义分割的性能。

相关问题

超越transformer

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，这篇论文的重点是通过改进 ResNet-50，在 ImageNet-1K 数据集上实现了超越 Transformer 的表现。这表明 CNN 在性能上仍有进一步提升的空间。然而，引用\[2\]指出，虽然 Vision Transformer 在图像分类问题中表现出优势，但在目标检测、语义分割和图像恢复等问题中存在不足。因此，研究者将 ConvNet 作为先验，Transformer 作为主干网，以获得更好的性能。综上所述，虽然 Transformer 在某些领域表现出优势，但在其他领域中，通过将 ConvNet 和 Transformer 结合使用，可以实现超越 Transformer 的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ConvNeXt：超越 Transformer？总结涨点技巧与理解代码(附注释)](https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/122499109)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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swin transformer位移

基于移位窗口的自注意力是 Swin Transformer 的一个关键元素。通过引入移位窗口机制，Swin Transformer 可以在视觉问题上实现有效且高效的自注意力计算。移位窗口可以将输入特征图分割成非重叠的小块，然后利用自注意力机制对这些小块进行建模。这种分块的方式使得计算复杂度与输入图像的大小呈线性关系，从而使得 Swin Transformer 能够处理大尺寸的图像而不会造成过高的计算开销。通过基于移位窗口的自注意力，Swin Transformer 在目标检测和语义分割任务上实现了最先进的性能，超越了以往的方法。