基于transformer的语义分割方法

基于Transformer的语义分割方法通常使用encoder-decoder架构，其中encoder使用Transformer进行特征提取，decoder使用卷积神经网络进行像素级别的分类。以下是一些常见的基于Transformer的语义分割方法：

1. TransUNet：该方法使用了Transformer作为encoder，并结合了UNet的decoder。该方法在多个数据集上达到了state-of-the-art的结果。

2. SegFormer：该方法也使用了Transformer作为encoder，并使用了可变形卷积来替换传统的池化操作。该方法在Cityscapes数据集上取得了较好的结果。

3. Deformable DETR：该方法是用于目标检测的模型，但在语义分割上也表现优异。该方法使用了Transformer作为encoder，并使用可变形卷积作为decoder。该方法在COCO-Stuff数据集上取得了state-of-the-art结果。

这些方法的共同点是使用了Transformer作为encoder，这种方法可以有效地捕捉长距离依赖关系，从而提高了语义分割的性能。