vison transformer图像分割

### Vision Transformer用于图像分割 Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的模型，在处理各种计算机视觉任务方面表现出色，包括但不限于图像分类、目标检测以及图像分割。对于图像分割而言，ViT通过将输入图片划分为多个不重叠的小块(patch)，并把这些patch线性映射成固定长度向量序列来作为Transformer编码器的输入[^1]。 为了实现更高效的特征提取与位置感知能力，通常会在标准ViT基础上加入额外设计，比如采用卷积神经网络(CNNs)初始化patches嵌入层；引入相对/绝对位置编码机制；利用解码结构恢复空间分辨率等方法改进原始框架性能表现[^2]。 下面给出一段简单的Python代码片段展示如何构建一个基础版本的Vision Transformer用于语义分割： ```python import torch.nn as nn from transformers import ViTModel, AutoConfig class SegmentationViT(nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super(SegmentationViT, self).__init__() config = AutoConfig.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224') self.vit = ViTModel.from_config(config) # Add a segmentation head on top of the model self.segmentation_head = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=config.hidden_size, out_channels=num_classes, kernel_size=(1, 1)) ) def forward(self, pixel_values): outputs = self.vit(pixel_values=pixel_values).last_hidden_state batch_size, seq_len, hidden_dim = outputs.shape height = width = int(seq_len ** 0.5) reshaped_output = outputs.permute(0, 2, 1)\ .view(batch_size, hidden_dim, height, width) logits = self.segmentation_head(reshaped_output) return logits ``` 此段代码定义了一个继承自`nn.Module`类的新模块——`SegmentationViT`，它接收参数`num_classes`表示类别数量，默认设置为20。该函数内部首先加载预训练好的ViT权重文件，并在其之上附加一层全连接层转换维度大小至指定类别数目，从而完成从特征图到像素级预测的任务转变过程[^3]。