transformer与图像分割

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、语音识别等。而图像分割是一种计算机视觉任务，旨在将图像分成多个语义区域。虽然Transformer最初是为序列数据设计的，但是它也可以应用于图像分割任务中。

具体来说，可以使用Transformer来实现全局上下文感知的特征提取，然后将这些特征输入到分割头中进行分割。这种方法被称为“Transformer in Transformer”（TNT），它在图像分割任务中取得了不错的效果。

此外，还有一种基于Transformer的图像分割模型叫做“Vision Transformer”（ViT），它将图像划分为一系列的图块，并将这些图块转换为序列数据，然后使用Transformer进行特征提取和分类。