推荐几个基于Transformer编码器的语义分割模型，近四年

<think>嗯，用户现在想要我推荐一些基于Transformer编码器的语义分割模型，而且要求是近四年内的。首先，我得确认用户的背景和需求。可能用户是从事计算机视觉相关的研究或者工程，特别是语义分割任务。他们可能已经了解了一些传统的CNN模型，比如U-Net，但现在想探索结合Transformer的方法，因为Transformer在NLP中的成功也影响到了CV领域。 接下来，我需要回忆近几年（2020-2023）的相关模型。首先，SegFormer应该是一个不错的选择，2021年的，它使用了混合Transformer编码器和轻量级解码器。然后是SETR，2021年CVPR的，用ViT作为编码器，处理图像为序列。还有MaskFormer，2021年的，将分割视为掩膜预测问题，结合了Transformer。Swin-Unet是2022年的，基于Swin Transformer，可能也是候选之一。Segmenter，ICCV 2021，直接使用ViT并引入类别嵌入。DPT，2021年，用于密集预测任务，可能也适用于分割。另外，还有HRFormer，2022年的，结合高分辨率特征和Transformer。可能还有最新的模型，比如2023年的SAM（Segment Anything Model），不过这个主要是分割一切，可能更偏向于通用分割，但也可以考虑。 需要检查每个模型的时间，确保都在近四年内。比如，现在2023年的话，2020年及之后的模型都符合。但用户可能希望更近的，比如2021到2023。然后，每个模型的亮点需要简要说明，比如结构创新、性能提升、应用领域等。 用户可能还需要了解这些模型的特点、适用的场景以及开源实现的情况，方便他们进一步研究和应用。比如，SegFormer的轻量级解码器适合实时应用，SETR适合处理长距离依赖，Swin-Unet的层次化结构适合医学图像等。 另外，用户可能对模型的输入类型也有要求，比如是否支持2D或3D数据，但之前的对话中用户问过TransBTS处理2D数据的问题，所以可能现在关注的还是2D的语义分割模型。不过需要确认推荐的模型是否都是处理2D的，如果是3D的可能需要特别说明，但根据问题，用户应该需要2D的。 还要注意推荐的模型是否有开源代码，比如在GitHub上是否有官方实现，这对用户来说很重要，方便复现和使用。比如SegFormer和Swin-Unet都有开源代码，DPT由Intel开源，SAM由Meta开源等。 最后，总结时可能需要提到选择模型的考虑因素，比如计算资源、数据规模、任务需求等，帮助用户根据实际情况选择最合适的模型。</think>以下是2020-2023年基于Transformer编码器的语义分割模型推荐，按技术亮点分类： --- ### 一、**纯Transformer架构** #### 1. **SETR** (CVPR 2021) - **核心思想**：将图像切分为16x16块序列，用ViT编码器建模全局上下文 - **亮点**： - 首个用标准Transformer实现语义分割的模型 - 提出多级特征融合解码器 (Naive/Progressive/MLA) - **代码**：[GitHub](https://github.com/fudan-zvg/SETR) - **适用场景**：需要长距离依赖建模的高分辨率图像 #### 2. **Segmenter** (ICCV 2021) - **核心公式**： $$ \text{分割结果} = \text{类别嵌入} \cdot \text{ViT特征图}^T $$ - **创新点**：直接通过点积生成分割掩膜，无需复杂解码器 - **性能**：在ADE20K上mIoU达52.7%（512x512输入） --- ### 二、**CNN-Transformer混合架构** #### 3. **TransUNet** (CVPR 2021) - **结构特点**： ```mermaid graph LR CNN编码器 --> Transformer --> 跳跃连接解码器 ``` - **优势**：保留CNN局部特征提取能力，用Transformer增强全局建模 - **医疗应用**：胰腺CT分割任务DSC达82.5% #### 4. **HRFormer** (NeurIPS 2022) - **关键技术**： - 并行多分辨率Transformer分支 - 跨分辨率特征交互模块 - **速度/精度平衡**：512x512输入下68 FPS，Cityscapes mIoU 83.2% - **开源地址**：[GitHub](https://github.com/HRNet/HRFormer) --- ### 三、**高效轻量型** #### 5. **SegFormer** (NeurIPS 2021) - **设计亮点**： - 混合尺寸窗口注意力（降低计算复杂度） - 轻量级全MLP解码器 - **计算效率**：在Cityscapes上达81.3% mIoU，仅需35G FLOPs - **代码库**：[GitHub](https://github.com/NVlabs/SegFormer) #### 6. **DPT** (ICCV 2021) - **创新点**：利用Vision Transformer多尺度特征 $$ \text{输出} = \sum_{i=1}^N \text{上采样}( \text{线性投影}( \text{ViT第i层特征} )) $$ - **应用**：联合支持深度估计与语义分割 - **官方实现**：[GitHub](https://github.com/isl-org/DPT) --- ### 四、**新兴方向** #### 7. **MaskFormer** (NeurIPS 2021) - **范式突破**：将分割任务转化为掩膜分类问题 $$ \text{预测} = \{ (c_k, M_k) \}_{k=1}^K $$ - **优势**：统一处理语义/实例/全景分割 - **参数量**：Base版约60M参数 #### 8. **SAM** (Segment Anything Model) (2023) - **技术革命**： - 1100万图像、10亿掩膜预训练 - 支持零样本迁移 - **局限**：通用性强但特定领域精度需微调 - **项目地址**：[GitHub](https://github.com/facebookresearch/segment-anything) --- ### 五、模型选择建议 | 需求场景 | 推荐模型 | 硬件要求 | |-----------------------|-------------------|----------------| | 医疗影像分割 | TransUNet | 单卡RTX 3090 | | 实时边缘计算 | SegFormer-B0 | Jetson Xavier | | 多任务联合学习 | DPT | 多卡并行 | | 开放域通用分割 | SAM + 微调 | A100集群 | --- ### 关键论文列表 1. SETR: ["Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective"](https://arxiv.org/abs/2012.15840) 2. MaskFormer: ["Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation"](https://arxiv.org/abs/2107.06278) 3. SAM: ["Segment Anything"](https://arxiv.org/abs/2304.02643) 建议根据具体任务需求选择：**需要实时性优先SegFormer，强调整体一致性选SETR，零样本能力必选SAM**。