transformer 语义分割

### 使用Transformer实现语义分割的方法 #### 方法概述在语义分割领域，基于Transformer架构的设计主要分为两类方法：patch-based Transformer 和 query-based Transformer[^1]。对于 **Patch-based Transformer** ，该模型通过将输入图像切分成多个不重叠的小区域（即patches），并将其转换成一系列token序列作为Transformer编码器的输入。此过程允许网络捕捉全局上下文信息以及局部特征表示之间的关系。具体来说，在处理阶段会先利用线性投影层来减少维度大小，并添加位置嵌入以保留空间结构特性。另一种方式是采用 **Query-Based Transformer** 。这类方法引入了一组可学习查询向量 (queries)，这些 queries 被设计用于关注特定目标或者场景中的不同部分；它们能够动态地聚焦于感兴趣的对象或区域上，从而提高预测精度。通常情况下, 这些 queries 可能由预先定义好的锚点(anchor points) 或者其他启发式机制初始化而成。 #### 应用实例——Swin Transformer 一个具体的例子就是 Swin Transformer 的应用。它是一种分层视觉变换器(Hierarchical Vision Transformer), 利用了移位窗口(shifted windows)技术来进行高效的自注意力计算。这种特殊的结构不仅保持了灵活性还降低了复杂度，使得其非常适合应用于大规模数据集上的密集型任务如语义分割。官方已经提供了针对此类应用场景的具体实现方案，并开源了相关代码供研究者们参考和使用[^2]。 ```python import torch from swin_transformer import SwinTransformer model = SwinTransformer(img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]) input_tensor = torch.rand((1, 3, 224, 224)) output = model(input_tensor) print(output.shape) ```

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