第一章 SegFormer（语义分割篇）——SegFormer: 简单高效的基于Transformer的语义分割设计

**第一章 SegFormer（语义分割篇）**

**1.1介绍**

语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像划分为不同类别的区域。传统的语义分割方法主要基于卷积神经网络（CNN），但是这些方法往往需要大量的参数和计算资源。

近年来，Transformer架构在自然语言处理领域取得了巨大的成功，其优良性能也引起了计算机视觉领域的关注。SegFormer是首个将Transformer应用于语义分割任务的模型，它通过结合CNN和Transformer的优势，实现了简单高效的设计。

**1.2 SegFormer概述**

SegFormer主要由以下几个部分组成：

* **Encoder**:使用CNN进行特征提取。
* **Decoder**:使用Transformer进行特征融合和语义分割。
* **Head**:负责输出最终结果。

**1.3 Encoder**

Encoder是SegFormer的第一部分，主要负责提取图像中的特征信息。我们使用了一个简单的CNN结构，包括两个卷积层和一个最大池化层。

import torch.nn as nnclass Encoder(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(Encoder, self).__init__()
 self.conv1 = nn.Conv2d(3,64, kernel_size=3)
 self.conv2 = nn.Conv2d(64,128, kernel_size=3)
 self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

 def forward(self, x):
 x = torch.relu(self.conv1(x))
 x = torch.relu(self.conv2(x))
 x = self.maxpool(x)
 return x

import torch.nn as nnclass Decoder(nn.Module):
 def __init__(self, num_classes):
 super(Decoder, self).__init__()
 self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=128, nhead=8, dim_feedforward=256, dropout=0.1)
 self.fc = nn.Linear(128, num_classes)

 def forward(self, x):
 x = self.transformer(x)
 x = torch.relu(self.fc(x))
 return x

import torch.nn as nnclass Head(nn.Module):
 def __init__(self, num_classes):
 super(Head, self).__init__()
 self.fc = nn.Linear(128, num_classes)

 def forward(self, x):
 x = torch.relu(self.fc(x))
 return x