Transformer网络分割效果
Transformer网络在语义分割任务中表现出良好的分割效果。以下是几种基于Transformer的语义分割网络及其在不同数据集上的表现：
1.SETR网络
SETR是一种将Transformer与CNN结合的语义分割网络。它在语义分割任务中取得了很好的效果，特别是在ADE20K数据集上，其性能超过了最先进的卷积方法。这表明，Transformer在网络分割任务中有很强的表现力和潜力。
2.SegFormer网络
SegFormer是一个简单而有效的基于Transformer的语义分割网络。它将Transformer与MLP解码器结合，性能优于SETR等。SegFormer已经在多个数据集上进行了测试，包括Cityscapes数据集，其性能与大多数最先进的SOTA相当，只比性能最好的PanopticDeeplab低0.8。这表明，SegFormer在网络分割任务中具有很高的竞争力。
3.SwinUnetTransformer网络
SwinUnetTransformer网络是一种用于语义分割的网络，它使用了Transformer编码器。这种网络在多个数据集上进行了测试，包括ISIC2017和ISIC2018数据集，其性能超过了现有的最先进方法。这表明，SwinUnetTransformer网络在网络分割任务中具有很高的效率和准确性。
4.Segmenter网络
Segmenter是一个基于纯Transformer的语义分割网络。它利用了模型每一层的全局图像上下文，在具有挑战性的ADE20K数据集上，其性能都超过了最先进的卷积方法。这表明，Segmenter在网络分割任务中具有很高的适应性和泛化能力。
总的来说，Transformer网络在语义分割任务中表现出色，其分割效果与其他先进的分割网络相当甚至更好。随着Transformer技术的不断发展和完善，未来在网络分割任务中的表现可能会更加出色。
