【深度学习】Transformer在语义分割上的应用探索

文章目录
1 Segmenter
2 Swin-Unet：Unet形状的纯Transformer的医学图像分割
3 复旦大学提出SETR：基于Transformer的语义分割
4 Cell-DETR：基于Transformer的细胞实例分割网络
5 总结

1 Segmenter

图像分割在单个图像patches级别通常是ambiguous，需要上下文信息才能达成标签共识。

在本文中，我们介绍了Segmenter，这是一种用于语义分割的Transformer模型。

与基于卷积的方法相比，我们的方法允许在第一层和整个网络中对全局上下文进行建模。我们以最新的视觉Transformer（ViT）为基础，并将其扩展到语义分割。

为此，我们依赖于与图像块相对应的输出嵌入，并使用逐点线性解码器或掩码Transformer。解码器从这些嵌入中获取类标签。

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