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ConSept：基于适配器的视觉 Transformer 的持续语义分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了SegVit模型，使用Vision Transformers进行语义分割，包括Attention-to-Mask（ATM）模块和基于查询的下采样（QD）和上采样（QU）技术。实验证明，使用ATM模块的SegVit模型在ADE20K数据集上优于常规ViT骨干网络的SegVit模型，并在COCO-Stuff-10K和PASCAL-Context数据集上达到了新的最佳性能。
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关键要点
- 本文介绍了SegVit模型，使用Vision Transformers进行语义分割。
- 提出了Attention-to-Mask（ATM）模块和基于查询的下采样（QD）和上采样（QU）技术。
- 这些技术用于构建Shrunk结构以减小计算量。
- 实验证明，使用ATM模块的SegVit模型在ADE20K数据集上表现优于常规ViT骨干网络的SegVit模型。
- 在COCO-Stuff-10K和PASCAL-Context数据集上，SegVit模型达到了新的最佳性能。
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