transformer语义匹配

根据提供的引用内容，Transformer在语义分割中的使用主要有两种方式：patch-based Transformer和query-based Transformer。其中，patch-based Transformer是将图像分成多个patch，然后将每个patch作为输入，通过Transformer进行特征提取和语义分割。而query-based Transformer则是通过在Transformer中引入object queries或mask embeddings来实现语义匹配。

具体来说，patch-based Transformer主要有以下两种应用：
1. SETR：这是一种基于patch-based Transformer的语义分割模型，它将图像分成多个patch，然后将每个patch作为输入，通过Transformer进行特征提取和语义分割。相比于传统的卷积神经网络，SETR可以更好地处理大尺度图像，并且具有更好的语义分割效果。
2. Segformer：这是另一种基于patch-based Transformer的语义分割模型，它通过引入transformer encoder和decoder来实现语义分割。相比于传统的卷积神经网络，Segformer可以更好地处理大尺度图像，并且具有更好的语义分割效果。

而query-based Transformer主要有以下两种应用：
1. Transformer with Object Queries：这是一种基于query-based Transformer的语义分割模型，它通过在Transformer中引入object queries来实现语义匹配。具体来说，它将图像中的每个物体表示为一个query，然后通过计算每个query与图像中的每个位置之间的相似度来实现语义匹配。
2. Transformer with Mask Embeddings：这是另一种基于query-based Transformer的语义分割模型，它通过在Transformer中引入mask embeddings来实现语义匹配。具体来说，它将图像中的每个像素表示为一个query，然后通过计算每个query与图像中的每个位置之间的相似度来实现语义匹配。