翻译：与早期的语义分割模型不同，近两年来在CV领域中语义分割模型不再作为一个专门的视觉任务模型被剥离出来。

Unlike early semantic segmentation models, in the field of computer vision in the past two years, semantic segmentation models are no longer separated as a specialized visual task model.

相关问题

语义分割近两年最好用的transformer

近两年来，语义分割领域最好用的Transformer模型是ViT（Vision Transformer）。ViT是一种将Transformer模型应用于计算机视觉任务的方法，它在语义分割任务中取得了很好的性能。

ViT的核心思想是将输入图像分割为固定大小的图块，然后将这些图块作为序列输入Transformer模型。通过自注意力机制，ViT能够捕捉到图像中不同区域之间的关系，并且在训练过程中通过预训练和微调来学习图像的语义信息。

自从ViT被引入到语义分割任务中以来，它在多个数据集上取得了令人印象深刻的结果。例如，使用ViT进行语义分割的方法如Swin-Transformer在COCO数据集上取得了领先的性能。

总体而言，ViT作为一种新兴的Transformer模型在语义分割任务中表现出色，它为这一领域带来了新的可能性和性能提升。

近两年较新的计算机视觉问题方法

以下是近两年比较新的计算机视觉问题和方法：

1. 自监督学习（Self-supervised Learning）：自监督学习是一种无需人工标注大量数据的学习方法。它通过利用图像或视频中的自然结构或关系来学习特征表示。自监督学习在图像分类、目标检测、语义分割等任务中都取得了显著的成果。

2. 生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种深度学习模型，它通过训练一个生成器和一个判别器来学习数据的分布。GAN在图像生成、图像修复、图像转换等任务中都取得了很好的效果。

3. 三维计算机视觉（3D Computer Vision）：三维计算机视觉是指利用计算机对三维场景进行分析和理解的一系列技术。最近，基于深度学习的3D计算机视觉方法在目标检测、姿态估计、跟踪等方面取得了很好的效果。

4. 联邦学习（Federated Learning）：联邦学习是一种分布式学习方法，它通过在多个设备上进行本地训练，再将本地模型进行聚合来学习全局模型。联邦学习在隐私保护和数据安全方面具有优势，在计算机视觉中应用广泛。

5. 小样本学习（Few-shot Learning）：小样本学习是指在只有少量训练数据的情况下，通过学习从其他任务中获得的知识来进行分类或检测。近年来，基于元学习和学习到的特征的小样本学习方法在计算机视觉中得到了广泛应用。

这些新的计算机视觉问题和方法都是近年来研究的热点，它们使得计算机视觉领域的算法更加智能化、高效化和可靠化，也为计算机视觉领域的未来发展提供了新的思路和方向。